Python-기초: 1.4. 자료형(5) - dictionary

 이번 포스트에서는 Dictionary에 대해 살펴보도록 하겠다.

 

 

Dictionary

개요

• Dictionary는 말 그대로 사전이라고 할 수 있으며, 사전은 기본적으로 "단어: 설명"의 구성으로 돼있다.
• Python의 Dictionary 역시 key : value 관계로 이루어져 있으며, key를 이용해 해당하는 value를 받을 수 있다.
• Dictionary의 안에는 scalar, list, array, DataFrame 등 다양한 Type의 Data 담을 수 있다.
• Dictionary의 key는 순서가 따로 없으며, 내가 원하는 key에 해당하는 value를 얻고자 할 때, 순서가 없으므로 순차적으로 탐색하지 않고, 바로 value를 가지고 오므로 속도가 매우 빠르다
• Dictionary의 안에 또 Dictionary를 넣을 수 있으며, 이 구조는 마치 Tree 구조와 같다.

 

 

 위 이야기만 보면 잘 와닿지 않으므로, 실제로 Dictionary를 만들어보자.

# Dictionary를 만들어보자.
>>> dict_a = {}
>>> type(dict_a)
dict

>>> dict_b = dict()
>>> type(dict_b)
dict

• Dictionary는 위와 같이 dict()라는 함수를 쓰거나 {}를 이용해서 만들 수 있다.

 

 

 이번엔 Dictionary에 Data를 넣어보자

# Data를 넣어보자
>>> dict_c = {"아침":"만두", "점심":"햄버거", "저녁":"된장찌개"}
>>> dict_c
{'아침': '만두', '점심': '햄버거', '저녁': '된장찌개'}

• Dictionary에는 key:value로 Data를 넣는다.
• key에는 문자형("", ''로 묶인!), scalar(정수, 소수, None, Boolean)가 들어갈 수 있다.
• value엔 무엇이든지 다 들어갈 수 있다.

 

 

 조금 더 복잡하게 Data를 넣어보자

>>> dict_c = {"아침":{14:"만두", 15:"피자", 16:"곰탕"},
              "점심":{14:"햄버거", 15:"떡볶이", 16:"라면"},
          	  "저녁":{14:"된장찌개", 15:"김치찌개", 16:"삼겹살"}}
>>> dict_c
{'아침': {14: '만두', 15: '피자', 16: '곰탕'},
 '점심': {14: '햄버거', 15: '떡볶이', 16: '라면'},
 '저녁': {14: '된장찌개', 15: '김치찌개', 16: '삼겹살'}}

• dictionary 안에는 dictionary를 포함한 다양한 type의 data를 넣을 수 있다.

 

 

 야식이라는 key를 추가해보자

# "야식"이라는 새로운 Dictionary를 추가해보자
>>> dict_c["야식"] = {14:"김밥"}
>>> dict_c
{'아침': {14: '만두', 15: '피자', 16: '곰탕'},
 '점심': {14: '햄버거', 15: '떡볶이', 16: '라면'},
 '저녁': {14: '된장찌개', 15: '김치찌개', 16: '삼겹살'},
 '야식': {14: '김밥'}}

• dict["key] = value를 사용하면 새로운 key와 value를 추가할 수 있다.

 

 

 이번에는 dict_c의 key가 무엇이 있는지 가져와보자

# Dictionary의 key들을 가지고 와보자
>>> dict_c.keys()
dict_keys(['아침', '점심', '저녁', '야식'])


# Dictionary 안의 "아침"dictionary의 key들을 가지고 와보자
>>> dict_c["아침"].keys()
dict_keys([14, 15, 16])


# key "아침"의 16일 식단이 무엇인지 알아보자
>>> dict_c["아침"][16]
'곰탕'


# key "야식"에 16일 식단을 추가해보자
>>> dict_c["야식"][16] = "짜파게티"
>>> dict_c
{'아침': {14: '만두', 15: '피자', 16: '곰탕'},
 '점심': {14: '햄버거', 15: '떡볶이', 16: '라면'},
 '저녁': {14: '된장찌개', 15: '김치찌개', 16: '삼겹살'},
 '야식': {14: '김밥', 16: '짜파게티'}}
 
 
# 알고보니 15일 저녁에 라볶이를 먹었다. 수정해보자
>>> dict_c["저녁"][15] = "라볶이"
>>> dict_c
{'아침': {14: '만두', 15: '피자', 16: '곰탕'},
 '점심': {14: '햄버거', 15: '떡볶이', 16: '라면'},
 '저녁': {14: '된장찌개', 15: '라볶이', 16: '삼겹살'},
 '야식': {14: '김밥', 16: '짜파게티'}}

• Dictionary의 key나 value는 쉽게 추가, 수정할 수 있으며, 내가 원하는 것을 가져올 수 있다.

 

 

때로는 Dictionary를 이용해서 다양한 Data들을 담아놓는 거대한 선반 역할을 할 수도 있다.

# 기존에 배웠던 Type들을 모두 넣어보자
>>> import tensorflow as tf
>>> import numpy as np

>>> dict_d = {"scalar_1":int(32.9),
    	      "list_1":["A1", "A2", "A3", "A4"],
        	  "array_1":np.array([[1,3,5,7],[2,4,6,8]]),
          	  "tensor_1":tf.zeros(shape=(2, 3))}

>>> dict_d
{'scalar_1': 32,
 'list_1': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4'],
 'array_1': array([[1, 3, 5, 7],
        [2, 4, 6, 8]]),
 'tensor_1': <tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=float32, numpy=
 array([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]], dtype=float32)>}
        
        
>>> dict_d["tensor_1"]
<tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]], dtype=float32)>

• Dictionary에는 다양한 종류의 Data를 넣어놓고 내가 필요한 Data를 꺼내 쓰는 곧간처럼 쓸 수 있다.
• 말 그대로 Dictionary는 사전이므로, Tokenize 된 단어와 벡터들을 연결해서 word:Vector 사전으로 쓸 수도 있다.
• Dictionary의 형태는 또 다른 자주 쓰이는 Type인 json과 동일하다. 그러므로, json을 사용하고자 하는 경우 Dictionary를 잘 다룰 수 있으면 매우 편하다.

 

 

Json

• json은 데이터 분석을 위해서 다룰 줄 알아야 하는 Type 중 하나이지만, dictionary와 거의 유사하므로 따로 설명하지는 않곗다.
• json은 Dictionary처럼 Data가 key:value로 이어진 형태이며, 따옴표(')와 큰따옴표(")로 발생하는 문제만 잘 해결한다면 Dictionary를 그대로 json으로 변환해서 사용해도 된다.
• json은 json 모듈을 이용해 Python의 객체(Dictionary)를 Json 문자열로 변환시키면 된다.
• 판다스의 DataFrame은 key(column: 열)과 value(row: 행)으로 서로 연결된 형태이므로, 사실 Dictionary와 굉장히 유사한 형태이다. 그러므로 Pandas의 DataFrame도 json 형태로 쉽게 만들 수 있다.
• 추후 json module에 대해 설명하며 json에 대해 더 자세히 다루도록 하겠다.

 

 

 

 이번 포스트에서는 Dictionary에 대해 알아보았는데, 이번 포스트는 지금까지 포스트 중 가장 성의가 없지 않나?라는 생각이 들 정도로 글의 양이 적은 거 같다.

 다만, 위 함수들만 있어도 Dictionary를 사용하는데 큰 지장은 없으므로, 굳이 사족을 달지는 않겠다.

 다음 포스트에서는 데이터 분석가에게 익숙한 데이터 타입 중 하나인 DataFrame을 간략히 설명하고 기초 자료형에 대한 설명을 마치도록 하겠다.