``` # 创建一个字典来存储drug_data_hand中的data行编号和药品医嘱编号对应关系 mapping = dict(zip(drug_data_hand['data行编号'], drug_data_hand['药品医嘱编号'])) ```
时间: 2024-09-12 15:02:36 浏览: 9
这段代码的主要目的是将 `drug_data_hand` 数据框中 `'data行编号'` 列的值作为键,`'药品医嘱编号'` 列的值作为值,创建一个字典 `mapping`。优化主要考虑的是提升代码可读性和简洁性,可以稍微调整一下代码结构:
**优化说明:**
1. 使用 `DataFrame.set_index()` 方法将 `'data行编号'` 设置为索引,这样后续查找更直观。
2. 删除 `dict(zip(...))` 这一行,直接根据索引获取值。
**优化后的代码:**
```python
import pandas as pd
# 假设 drug_data_hand 是一个 DataFrame
drug_data_hand = pd.DataFrame(...)
# 将 'data行编号' 作为索引
drug_data_hand.set_index('data行编号', inplace=True)
# 创建 mapping 字典,通过索引快速获取药品医嘱编号
mapping = drug_data_hand['药品医嘱编号']
```
现在代码更简洁易懂,并且在处理大型数据集时可能会有更好的性能。如果你提供完整的 `drug_data_hand` 示例,我可以给出具体的实现。
相关问题
``` mapping = dict(zip(drug_data_hand['data行编号'], drug_data_hand['药品医嘱编号'])) ```
这段代码是在创建一个名为`mapping`的字典(dict)数据结构,使用了Python内置函数`zip()`和`dict()`。基于两个列表(`drug_data_hand['data行编号']` 和 `drug_data_hand['药品医嘱编号']`),进行配对操作。
1. `drug_data_hand['data行编号']`:这是从`drug_data_hand`这个字典中获取的一个键对应的值,其中包含了某数据集中的行编号。
2. `drug_data_hand['药品医嘱编号']`:同样是从`drug_data_hand`字典中获取的另一个键对应的值,可能包含对应行的药品医嘱编号。
`zip()`函数会将这两个列表元素一一对应地打包成元组,形成一个可迭代的对象。然后,`dict()`函数将这些元组转换为字典,其中第一个列表的元素作为键,第二个列表的元素作为值。这样,我们就得到了一个映射关系,即每个数据行编号对应一个药品医嘱编号。例如:
```
mapping = {
'行编号1': '药品医嘱编号1',
'行编号2': '药品医嘱编号2',
...
}
```
在python里面如何创建这个mapping_dict = {1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 2, 5: 2, 6: 2
你可以使用字典推导式来创建这个 `mapping_dict` 字典,代码如下:
```
mapping_dict = {k: k//3 + 1 for k in range(1, 7)}
```
这里使用了整数的除法运算符 `//` 来计算键对应的值,将键值 `1, 2, 3` 映射到值 `1`,将键值 `4, 5, 6` 映射到值 `2`。