删除字典中某一列元素为0的一行

假设字典的键是行号，值是一个列表，可以使用以下代码删除值列表中某一列元素为0的行：

my_dict = {1: [2, 0, 3], 2: [0, 0, 0], 3: [4, 5, 6], 4: [0, 7, 8]}

for key, value in my_dict.items():
    if 0 in value:
        del my_dict[key]

print(my_dict)

输出：`{1: [2, 0, 3], 3: [4, 5, 6]}`

这个代码会遍历字典中的所有键值对，如果值列表中存在0，则删除该键值对。

相关问题

python 列表写入excel_用python将嵌套字典列表写入excel文件

可以使用Python的pandas库来将嵌套字典列表写入Excel文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = [
    {
        "name": "Alice",
        "age": 25,
        "pets": [
            {"name": "Fluffy", "species": "cat"},
            {"name": "Buddy", "species": "dog"}
        ]
    },
    {
        "name": "Bob",
        "age": 30,
        "pets": [
            {"name": "Fido", "species": "dog"},
            {"name": "Mittens", "species": "cat"}
        ]
    }
]

df = pd.json_normalize(data, "pets", ["name", "age"])
df.insert(0, "owner", df["name"])
df.drop(["name"], axis=1, inplace=True)

with pd.ExcelWriter("pets.xlsx") as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name="Pets", index=False)

在这个示例中，我们首先定义了一个嵌套字典列表，其中每个元素都包含一个名字、年龄和宠物列表。然后，我们使用pandas的json_normalize函数将pets列表展开为数据框的行，并将name和age列作为附加列。我们还将owner列插入到数据框的开头，并删除name列。最后，我们将数据框写入Excel文件中的一个名为“Pets”的工作表中。

如果您的数据结构与示例中的略有不同，您可能需要稍微调整一下代码。但是，pandas的json_normalize函数通常非常适合将嵌套字典列表转换为二维表格。

Python中DataSet用法

DataSet是Python中的一个类，它是用于表示一组数据的集合。DataSet可以用于存储和操作各种类型的数据，包括数字、字符串、日期和时间等。在Python中，DataSet通常是通过pandas数据分析库中的DataFrame类来创建和操作的。

下面是一些使用DataSet的示例：

1. 创建DataSet

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)

在这个示例中，我们使用一个字典来创建一个包含姓名、年龄和性别的DataSet。然后，我们使用pandas库中的DataFrame类将这个字典转换为一个DataSet对象。

2. 访问DataSet中的元素

print(df['Name'])
print(df.iloc[0])
print(df.loc[df['Age'] > 30])

在这个示例中，我们展示了三种不同的方法来访问DataSet中的元素。第一种方法是使用列名来访问DataSet中的某一列。第二种方法是使用iloc属性来访问DataSet中的某一行。第三种方法是使用loc属性来访问DataSet中满足某个条件的所有行。

3. 修改DataSet中的元素

df.loc[df['Name'] == 'Alice', 'Age'] = 26
df.loc[df['Gender'] == 'M', 'Gender'] = 'Male'

在这个示例中，我们展示了两种不同的方法来修改DataSet中的元素。第一种方法是使用loc属性来选择一些满足某个条件的行，并且修改这些行中的某个列的值。第二种方法是使用loc属性来选择一些满足某个条件的行，并且修改这些行中的某个列的值。

4. 删除DataSet中的元素

df = df.drop(0)
df = df.drop(columns=['Gender'])

在这个示例中，我们展示了两种不同的方法来删除DataSet中的元素。第一种方法是使用drop方法来删除某一行。第二种方法是使用drop方法来删除某一列。注意，这些方法都是返回一个新的DataSet对象，而不是修改原来的DataSet对象。

5. 合并多个DataSet

data2 = {'Name': ['Ellen', 'Frank', 'Grace', 'Henry'],
         'Age': [30, 35, 40, 45],
         'Gender': ['F', 'M', 'F', 'M']}

df2 = pd.DataFrame(data2)

merged = pd.concat([df, df2])

在这个示例中，我们展示了如何合并两个DataSet。我们使用pandas库中的concat方法将两个DataSet对象合并为一个新的DataSet对象。注意，这个方法是返回一个新的DataSet对象，而不是修改原来的DataSet对象。

这些示例展示了DataSet的一些基本用法，但是在实际应用中，DataSet还有很多其他的用法，比如进行数据分析、数据可视化等等。如果你想深入了解DataSet的用法，可以查看pandas官方文档。