Python字典中值存在但检查返回False的问题及日期匹配需求

问题根源 #

你当前的字典结构是列作为外层Key，每个列对应一个内层字典（索引为Key，单元格值为Value），示例如下：

df = {
    'Date': {0: '04-Nov-22', 1: '05-Nov-22'},
    'Open': {0: '0.9865', 1: '0.9870'},
    'Close': {0: '0.9872', 1: '0.9868'}
}

执行'0.9872' in df.values()返回False，是因为df.values()返回的是所有列的内层字典（比如{'0': '04-Nov-22', ...}），而非具体的单元格值，自然找不到单个字符串。

解决日期存在性判断 #

要判断输入的日期是否存在，直接针对Date列的内层字典取值即可：

data_input = input("请输入日期（格式如04-Nov-22）：")
# 判断日期是否存在
is_exist = data_input in df['Date'].values()
print(is_exist)  # 存在则返回True

根据日期获取对应索引的其他值 #

方法1：基于现有嵌套字典结构 #

先找到日期对应的索引，再用索引去其他列的字典中取值：

data_input = input("请输入日期：")
target_index = None

# 遍历Date列的键值对，找到目标日期的索引
for idx, date_str in df['Date'].items():
    if date_str == data_input:
        target_index = idx
        break

if target_index is not None:
    # 根据索引获取其他列的值
    print(f"日期 {data_input} 对应的Open值：{df['Open'][target_index]}")
    print(f"日期 {data_input} 对应的Close值：{df['Close'][target_index]}")
else:
    print("输入的日期不存在")

方法2：转换为更易用的列表字典（推荐新手） #

把嵌套字典转换为每行一条记录的列表字典，结构更直观，操作更简单：

# 转换结构
records = []
# 取所有索引（假设各列的索引一致）
indexes = df['Date'].keys()
for idx in indexes:
    # 拼接每一行的记录
    record = {
        'Date': df['Date'][idx],
        'Open': df['Open'][idx],
        'Close': df['Close'][idx]
        # 其他列同理添加
    }
    records.append(record)

# 现在records的结构是：
# [{'Date': '04-Nov-22', 'Open': '0.9865', 'Close': '0.9872'}, ...]

# 判断日期是否存在
data_input = input("请输入日期：")
is_exist = any(record['Date'] == data_input for record in records)
print(is_exist)

# 获取对应值
for record in records:
    if record['Date'] == data_input:
        print(f"Open: {record['Open']}, Close: {record['Close']}")
        break

补充：判断其他值是否存在 #

比如要找'0.9872'是否存在，需要指定对应的列：

# 判断Close列中是否存在0.9872
print('0.9872' in df['Close'].values())  # 返回True

内容的提问来源于stack exchange，提问作者frenchie