defaultdict

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（再後用準確的數據樣本）我有一個JSON字典，其中依次在每個值是defaultdict如下：「Parent_Key_A」：[{ 「一」：1.0，「b」的：2.0}，{「a」：5.1，「c」：10}，{「b」：20.3，「a」：1.0}] 我試圖刪除重複的鍵和值，有獨特的價值。所以對於上面的例子，我正在尋找這樣的輸出：「Parent_Key_A」：{「a」：[1.0,5.1]，「b」：[2

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如何將字典鍵值項目應用於spark數據集中的列？

在火花上的新手這裏...我怎樣才能使用火花數據集中的一列詢問鍵獲取一些值並將這些值作爲新列添加到數據集中？在Python中，我們有這樣的事： df.loc[:,'values'] = df.loc[:,'key'].apply(lambda x: D.get(x)) 其中d是前面定義Python中的功能。如何在使用Java的火花中做到這一點？謝謝。編輯：例如：我有以下數據集DF： A

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多個詞典的不同組合中的值的交集（默認詞典）

我試圖從python中的dataframe構建表格，該表格顯示兩個特定類別之間的單詞的共同頻率總數。爲了做到這一點，我創建了第一個default dict，其中包含每個類別key以及與value相關的單詞列表。現在，我需要兩個categories構建演示爲最終所需的結果表的共性，如表中的每一個組合： A B C A 10 2 1 B 2 5 2 C 1 2 3 ，我一起工作的樣本數據

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如何繼承defaultdict並在子類方法中使用它的複製方法？

有代碼。 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，對於我來說，我需要向後兼容w/Python 2.4，並且defaultdict在2.4版本中不存在。什麼可以替代它？對於給定的關鍵數據結構的列表： [{'red': (12, 1, 12), 'white': (30, 2, 60), 'blue': (8, 1, 4), 'orange': (9, 4, 8), 'black': (10, 12, 4)}] 編輯：添加使用信息

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Python的多層次默認字典

我正在倒index.For爲此，我從一個文件的file.Each值取值在形式上： DOCUMENT_ID「\ t'term_Id」 \ t'pos_1' \ t'pos_2 ... '\ t'pos_n 這是一個正向索引representation.I想將其轉換成倒排索引其內容應當類似於 term_Id' \ T'「DOC_ID：POS1，POS2 ... posn「」doc_Id：pos1，po

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如何從現有密鑰設置新密鑰：defaultdict的值對？

我有一個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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如何轉換/更新defaultdict中的鍵值信息？

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

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多層defaultdict與變量深度和列表和int類型

我想創建一個多層次的字典與變量深度和列表和int類型。數據結構是像下面 A --B1 -----C1=1 -----C2=[1] --B2=[3] D --E ----F ------G=4 在上述數據結構的情況下，最後的值可以是一個或intlist。如果上述數據結構具有僅詮釋然後我可以很容易地通過使用下面的代碼來實現的： from collections import d

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解析csv文件，將列更改爲行和列，並將其更改爲列

我有一個CSV文件，其中第一行是日期，第一列是扇區。像這樣的東西。 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 所以現在我要準備另一個文件，這就好比 Date,Se