如何更好地理解数据集中转换为字典的数据的组织方式？ （毫升）

Question

我从我正在使用的训练特征（training_features）的12,000 x 9数据集开始，并将其转换为字典。从中我从单个功能中提取了一个示例，例如：dict(training_features)['households']。这将返回一列：

0       1064.0
1        839.0
2        286.0
3        464.0
4       1032.0
         ...  
11995    339.0
11996    377.0
11997     18.0
11998    441.0
11999    385.0
Name: households, Length: 12000, dtype: float64

从此功能列中提取一个示例

（例如dict(training_features)['households'][0]）

返回1064.0。

调用dtype：dict(training_features)['households'][0].dtype返回dtype(float64)。

所以我不理解的是字典（dtype：float64）中的值如何包含另一段数据，也是dtype：float64。这是清单吗？组织此数据的是什么？措辞更佳：键值对值中可以存储更多数据的对象是什么？

字典-> key：value

value-> x

x->例如1064.0

x是什么类型的对象？

编辑：这是一个熊猫数据框。

Answer 1

我认为您需要更深入地研究python如何存储数字等。简而言之，python将几乎所有东西都存储为对象（或至少指向存储在内存中的对象的指针），其中包括数字。

因此，在您的示例中，它存储的值为float64的类1064.0。

还要知道float64与numpy等同于python的float。

有关python如何存储数字的更多说明，请参见here

对于dicts，他们可以将任何可散列的对象作为key，并将任何对象作为值。

几乎所有内容都可以位于dict的值位置，而键位置需要可哈希化，这样python可以确定索引等，从而可以区分键字段以区分键。这比我要解释的要深，但是对于这种情况应该是一个很好的解释。

Answer 2

x可以是（几乎？）任何有效类型，这里是标量（int，float ...），但也可以是列表，集合，元组...
在这里，您的值1064.0的类型为float64，是标量（“常量”），并且是键（值）指向0的值，如简单的字典{0：1024.0}
您可以在列表中包含多个值，如{0：[1.0，2.0，3.0]，1：[4.0]}