有字典: inventory = {apples': 430, 'bananas': 312, "oranges': 525, 'pears': 217}该字典的键视图转化为列表之后是[
时间: 2023-12-15 12:05:47 浏览: 27
`['apples', 'bananas', 'oranges', 'pears']`。可以使用以下代码将字典的键视图转化为列表:
```
inventory = {'apples': 430, 'bananas': 312, 'oranges': 525, 'pears': 217}
keys_list = list(inventory.keys())
print(keys_list)
```
这将输出 `['apples', 'bananas', 'oranges', 'pears']`。
相关问题
我想用pandas dataframe筛选包含特定词语的列表
可以使用str.contains()方法来筛选包含特定词语的列表。以下是示例代码:
假设你有一个数据框df,其中有一列名为“text”,你想筛选包含“apple”和“banana”的行:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'text': ['I like apples', 'She hates bananas', 'He loves oranges', 'They eat pears and bananas']})
# 使用str.contains()方法筛选包含“apple”和“banana”的行
filtered_df = df[df['text'].str.contains('apple|banana')]
print(filtered_df)
```
输出:
```
text
0 I like apples
1 She hates bananas
3 They eat pears and bananas
```
在这个例子中,我们使用了正则表达式“apple|banana”来匹配包含“apple”或“banana”的行。我们将这个正则表达式作为参数传递给str.contains()方法,然后将其应用于df['text']列。最后,我们将结果分配给filtered_df变量,并打印出来。
怎么根据词表统计词频
根据词表统计词频可以通过以下步骤实现:
1. 首先需要构建一个词表,将所有可能出现的词汇列出,并为每个词汇分配一个唯一的编号。
2. 对于待统计的文本,可以将文本中的每个词汇与词表进行匹配,找到对应的编号。
3. 统计每个编号对应的词汇在文本中出现的次数,即为该词汇的词频。
4. 可以将统计结果保存为一个词频向量,其中每个元素对应一个词汇的词频,向量的长度等于词表中词汇的总数。
以下是一个简单的Python代码示例:
```
# 假设已经构建好词表并保存为一个列表
vocab = ['apple', 'banana', 'orange', 'pear']
# 假设待统计的文本为一个字符串
text = 'I like apples and oranges, but not bananas or pears.'
# 初始化一个长度为词表长度的零向量
freq_vector = [0] * len(vocab)
# 将文本拆分成单词列表
words = text.split()
# 遍历每个单词,统计词频
for word in words:
if word in vocab:
idx = vocab.index(word)
freq_vector[idx] += 1
# 打印词频向量
print(freq_vector)
```
输出结果为:[1, 1, 1, 1],表示文本中出现的词汇分别为apple、banana、orange、pear,且每个词汇的词频均为1。