defaultdict

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（再后用准确的数据样本）我有一个JSON字典，其中依次在每个值是defaultdict如下： “Parent_Key_A”：[{ “一”：1.0， “b” 的：2.0}，{“a”：5.1，“c”：10}，{“b”：20.3，“a”：1.0}] 我试图删除重复的键和值，有独特的价值。所以对于上面的例子，我正在寻找这样的输出： “Parent_Key_A”：{“a”：[1.0,5.1]，“b”：[2

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如何将字典键值项目应用于spark数据集中的列？

在火花上的新手这里...我怎样才能使用火花数据集中的一列询问键获取一些值并将这些值作为新列添加到数据集中？在Python中，我们有这样的事： df.loc[:,'values'] = df.loc[:,'key'].apply(lambda x: D.get(x)) 其中d是前面定义Python中的功能。如何在使用Java的火花中做到这一点？谢谢。编辑：例如：我有以下数据集DF： A

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多个词典的不同组合中的值的交集（默认词典）

我试图从python中的dataframe构建表格，该表格显示两个特定类别之间的单词的共同频率总数。为了做到这一点，我创建了第一个default dict，其中包含每个类别key以及与value相关的单词列表。现在，我需要两个categories构建演示为最终所需的结果表的共性，如表中的每一个组合： A B C A 10 2 1 B 2 5 2 C 1 2 3 ，我一起工作的样本数据

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如何继承defaultdict并在子类方法中使用它的复制方法？

有代码。 from collections import defaultdict class A(defaultdict): def __init__(self): super(A, self).__init__(lambda :0) self.x = 1 def my_copy(self): return self.copy() if _

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DefaultDict的替代方案

不幸的是，对于我来说，我需要向后兼容w/Python 2.4，并且defaultdict在2.4版本中不存在。什么可以替代它？对于给定的关键数据结构的列表： [{'red': (12, 1, 12), 'white': (30, 2, 60), 'blue': (8, 1, 4), 'orange': (9, 4, 8), 'black': (10, 12, 4)}] 编辑：添加使用信息

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Python的多层次默认字典

我正在倒index.For为此，我从一个文件的file.Each值取值在形式上： DOCUMENT_ID“\ t'term_Id” \ t'pos_1' \ t'pos_2 ... '\ t'pos_n 这是一个正向索引representation.I想将其转换成倒排索引其内容应当类似于 term_Id' \ T'“DOC_ID：POS1，POS2 ... posn“”doc_Id：pos1，po

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如何从现有密钥设置新密钥：defaultdict的值对？

我有一个defaultdict(dict)值： defaultdict(<class 'dict'>, { 'AL2G22360.t1_Sp': { 'locus': 'AL2G22360.t1', 'length': '663', 'strain': 'Sp'}, 'AL2G22360.t1_My': { 'locus': 'AL2G2

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如何转换/更新defaultdict中的键值信息？

如何转换以下defaultdict()？ defaultdict(<class 'dict'>, { 'key1_A': { 'id': 'key1', 'length': '663', 'type': 'A'}, 'key1_B': { 'id': 'key1', 'length': '389', 'type': '

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多层defaultdict与变量深度和列表和int类型

我想创建一个多层次的字典与变量深度和列表和int类型。数据结构是像下面 A --B1 -----C1=1 -----C2=[1] --B2=[3] D --E ----F ------G=4 在上述数据结构的情况下，最后的值可以是一个或intlist。如果上述数据结构具有仅诠释然后我可以很容易地通过使用下面的代码来实现的： from collections import d

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解析csv文件，将列更改为行和列，并将其更改为列

我有一个CSV文件，其中第一行是日期，第一列是扇区。像这样的东西。 Date,7/2/2007,7/3/2007,7/5/2007,7/6/2007,7/9/2007 A,0,1,3,2,0 AA,23,423,2,0,0 AAL,34,23,5,0,234 AGCG,234,0,9,234,23 XL,0,65,34,34,34 所以现在我要准备另一个文件，这就好比 Date,Se