{'masterId': '8q88Em6t', 'domain': 'WIND', 'reportDate': '2023-03-01', 'commonAccuracy': 0.892, 'accuracy': 0.892, 'rawAccuracy': 0.892, 'effectiveAccuracy': 0.892如何分割出来

如果您的目标是从给定的字典中提取值并将其分配给变量，您可以使用以下代码：

my_dict = {'masterId': '8q88Em6t', 'domain': 'WIND', 'reportDate': '2023-03-01', 'commonAccuracy': 0.892, 'accuracy': 0.892, 'rawAccuracy': 0.892, 'effectiveAccuracy': 0.892}

master_id = my_dict['masterId']
domain = my_dict['domain']
report_date = my_dict['reportDate']
common_accuracy = my_dict['commonAccuracy']
accuracy = my_dict['accuracy']
raw_accuracy = my_dict['rawAccuracy']
effective_accuracy = my_dict['effectiveAccuracy']

这将从字典中提取每个键的值，并将其分配给相应的变量，以便您可以在代码中使用它们。

相关问题

读取一个excel一行有这些数据{'masterId': '8q88Em6t', 'domain': 'WIND', 'reportDate': '2023-03-01', 'commonAccuracy': 0.892, 'accuracy': 0.892, 'rawAccuracy': 0.892, 'effectiveAccuracy': 0.892，如何分开成一列一列

您可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并将每一行数据转换为单独的列。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，假设数据在第一张表格中，第一行是列名
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', sheet_name=0, header=0)

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(df)

# 提取每一列数据
master_id = df['masterId']
domain = df['domain']
report_date = df['reportDate']
common_accuracy = df['commonAccuracy']
accuracy = df['accuracy']
raw_accuracy = df['rawAccuracy']
effective_accuracy = df['effectiveAccuracy']

这将读取Excel文件并将其转换为pandas DataFrame。然后，您可以使用DataFrame中的列名来提取每一列数据。