如何在Python中为字典添加嵌套键以按政党分类统计推特数据

问题说明 #

需要编写代码统计推特用户的发推数量，最终返回的字典需包含Democrats和Republicans两个顶层键，每个键对应的值是该政党用户的发推数字典。现有代码已能正确统计用户发推数，但未构建出目标嵌套结构。

原代码 #

def getPartyUserTwitterUsage(tweetFile):
    import csv 
    
    myFile = open(tweetFile,"r") # opening file in read
    
    csvReader = csv.reader(myFile,delimiter=",") # splitting for ','
    
    next(csvReader) # skipping header
    
    tweetList = {}
    
    repTweet = 0
    demoTweet = 0
    
    
    for row in csvReader: # iterating through file
        if (row[1] == 'R'):
            if (row[0] not in tweetList):
                tweetList[row[0]] = 1
            else:
                tweetList[row[0]] += 1
        
        
        if (row[1] == 'D'):
            if (row[0] not in tweetList):
                tweetList[row[0]] = 1
            else:
                tweetList[row[0]] += 1

    return tweetList

当前输出 #

{'ChrisMurphyCT': 1000,
 'SenBlumenthal': 1000,
 'SenatorCarper': 1000,
 'ChrisCoons': 1000,
 'brianschatz': 1000,
 'maziehirono': 1000,
 'SenatorDurbin': 1000,
 'SenatorHarkin': 1000,
 'lisamurkowski': 1000,
 'JeffFlake': 1000,
 'marcorubio': 1000,
 'MikeCrapo': 958,
 'SenatorRisch': 1000,
 'ChuckGrassley': 1000,
 'SenPatRoberts': 1000,
 'JerryMoran': 1000}

期望输出 #

{'Republicans': {'lisamurkowski': 1000,
  'JeffFlake': 1000,
  'marcorubio': 1000,
  'MikeCrapo': 958,
  'SenatorRisch': 1000,
  'ChuckGrassley': 1000,
  'SenPatRoberts': 1000,
  'JerryMoran': 1000},
 'Democrats': {'ChrisMurphyCT': 1000,
  'SenBlumenthal': 1000,
  'SenatorCarper': 1000,
  'ChrisCoons': 1000,
  'brianschatz': 1000,
  'maziehirono': 1000,
  'SenatorDurbin': 1000,
  'SenatorHarkin': 1000}}

修改后的代码 #

def getPartyUserTwitterUsage(tweetFile):
    import csv 
    
    # 初始化嵌套字典，顶层键为目标政党
    party_tweets = {
        'Republicans': {},
        'Democrats': {}
    }
    
    # 使用with语句自动管理文件资源，避免手动关闭
    with open(tweetFile, "r") as myFile:
        csvReader = csv.reader(myFile, delimiter=",")
        next(csvReader)  # 跳过表头
        
        for row in csvReader:
            username = row[0]
            party_code = row[1]
            
            # 根据政党代码选择对应的子字典
            if party_code == 'R':
                target_dict = party_tweets['Republicans']
            elif party_code == 'D':
                target_dict = party_tweets['Democrats']
            else:
                continue  # 跳过非目标政党的数据
            
            # 用dict.get简化统计逻辑，不存在则设为0再加1
            target_dict[username] = target_dict.get(username, 0) + 1

    return party_tweets

修改说明 #

• 初始化嵌套结构：直接创建包含Republicans和Democrats的顶层字典，每个键对应空的用户统计子字典，确保最终结构符合要求。
• 文件资源管理：改用with语句打开文件，无需手动调用close()，自动处理文件关闭，避免资源泄漏。
• 简化统计逻辑：使用dict.get()方法替代原有的if-else判断，一行代码完成用户发推数的累加（不存在则默认0，再加1）。
• 明确分支处理：通过party_code判断后直接指向对应政党的子字典，避免重复代码，逻辑更清晰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jkDAbOntHeH8rz