Question

如何将以下信息放入Python词典 - http://userpage.chemie.fu-berlin.de/diverse/doc/ISO_3166.html？键将是国家，值将是双字符ISO代码。

例如，我希望结果为：

mapping_of_country_to_iso = {'AALAND ISLANDS':'AX','AFGHANISTAN':'AF',...}

Answer 1

如果你是python2.7 +，你可以使用字典理解

{k:v for k,v in list_of_tuples}

其中元组的每个成员的格式为("AALAND ISLANDS", "AX")。这是更通用的解决方案，但对于您的方案可能不是必需的。

对于较旧的pythons，您只需使用元组列表作为参数调用字典构造函数。

dict(list_of_tuples)

你会得到你想要的东西。

Answer 2

我只是将重要数据复制并粘贴到名为'countries.txt'的文本文件中，然后执行以下操作：

import string

myFilename = "countries.txt"

myTuples = []


myFile = open (myFilename, 'r')

for line in myFile.readlines():
    splitLine = string.split (line)
    code = splitLine [-3]
    country = string.join(splitLine[:-3])
    myTuples.append(tuple([country, code]))

myDict = dict(myTuples)
print myDict

这可能不是“最佳”方式，但它似乎有效。

这是遵循John Machin的有用建议：

import string

myFilename = "countries.txt"


myDict = {}

myFile = open (myFilename, 'r')

for line in myFile:
    splitLine = string.split (line)
    code = splitLine [-3]
    country = " ".join(splitLine[:-3])
    myDict[country] = code

print myDict

Answer 3

如果我正确理解了您的问题，我相信df.to_dict()函数将最有帮助。

假设您的国家/地区信息数据框称为df，首先（如果尚未）将“国家/地区”设置为索引。接下来，使用.to_dict()函数。代码如下所示：

df = df.set_index('Country')
dict = df.to_dict('series')

'series'只是组织字典的一种方法。我建议您查看.to_dict()的pandas文档，因为有多种使用此命令的方法。

将两列转换为Python字典的最简单方法

3 个答案: