python 中定义字典 my_dict2 = {1: {“aa”：2}, 2: {“aa”：2}, 3: {“aa”：3}} 如何获取最小key的value

你可以使用Python内置的`min()`函数结合字典的`keys()`方法来获取最小的key，并通过字典的键来获取对应的值。例如，你可以按如下方式获取最小key的value：

min_key = min(my_dict2.keys())
min_value = my_dict2[min_key]["aa"]

这里，`min()`函数找到字典`my_dict2`中最小的key，然后通过字典的键来获取对应的值，再通过`["aa"]`来获取嵌套字典中的"value"值。最后，变量`min_value`就是最小key对应的"value"值。

需要注意的是，如果字典为空，或者字典中的key都不可比较，那么`min()`函数将会抛出异常。因此，在使用`min()`函数之前，最好先判断字典是否为空，或者所有的key是否都可比较。

相关问题

python 中定义字典 my_dict = {1: {“aa”：2}, 2: {“aa”：2}, 3: {“aa”：3}}

这是一个嵌套字典的示例，其中包含三个键值对，每个键值对的值都是一个字典。具体来说，这个字典的键分别为1、2、3，对应的值分别为{"aa"：2}、{"aa"：2}、{"aa"：3}。

你可以按如下方式定义这个字典：

my_dict = {1: {"aa": 2}, 2: {"aa": 2}, 3: {"aa": 3}}

你可以像访问普通字典一样访问嵌套字典中的值，例如：

print(my_dict[1]["aa"])  # 输出2
print(my_dict[3]["aa"])  # 输出3

你还可以使用循环遍历字典中的所有键值对，例如：

for key, value in my_dict.items():
    print(key, value)

输出结果为：

1 {'aa': 2}
2 {'aa': 2}
3 {'aa': 3}

import json import pandas as pd import requests ur='https://v.api.aa1.cn/api/api-yq-all/index.php' headers={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'} res=requests.get(url=ur,headers=headers).text dict=json.loads(res) lzt_list=dict['data']['areaTree'][2]['children'][8]['children'] name_list=[] lastUpdateTime_list=[] confirm_list=[] for i in lzt_list: name_list.append(i['name']) lastUpdateTime_list.append(i['lastUpdateTime']) confirm_list.append(i['total']['confirm']) #print(data_list,confirm_list,sep="\n") data=pd.DataFrame({"地点":name_list,"最后时间":lastUpdateTime_list,"感染人数":confirm_list}) print(name_list) print(lastUpdateTime_list) print(confirm_list) wc=pd.ExcelWriter("SeleniumDemo/海南疫情.xlsx") data.to_excel(wc,'data') wc._save() 解释这段代码的意

这段代码是一个 Python 程序，主要是从指定网址获取数据，解析数据，提取海南省各地市的疫情数据，然后将数据保存在 Excel 文件中。下面是具体的解释：

1. 首先，程序导入了三个模块：`json`、`pandas` 和 `requests`，分别用于处理 JSON 数据、操作数据框和发送 HTTP 请求。

2. 然后，程序定义了一个变量 `ur`，它存储了要获取数据的网址。

3. 接着，程序定义了一个请求头 `headers`，用于模拟浏览器向服务器发送请求。

4. 程序使用 `requests.get()` 方法发送 GET 请求，获取网页的响应内容，并使用 `text` 属性获取响应的文本内容。

5. 接下来，程序使用 `json.loads()` 方法将响应的 JSON 数据解析成 Python 字典类型。其中，`dict` 变量存储了整个字典数据。

6. 程序从字典中提取了海南省各地市的疫情数据，并将数据分别存储在 `name_list`、`lastUpdateTime_list` 和 `confirm_list` 三个列表中。

7. 然后，程序使用 `pd.DataFrame()` 方法将三个列表组合成一个数据框 `data`，其中，"地点"、"最后时间" 和 "感染人数" 分别是数据框的列名。

8. 最后，程序使用 `pd.ExcelWriter()` 方法创建一个 Excel 文件 `海南疫情.xlsx`，将数据框 `data` 存储在名为 "data" 的工作表中，并使用 `_save()` 方法将文件保存到本地磁盘中。