这段代码将使用列表理解为多个列表创建字典，这些列表具有可用于pd.DataFrame（）的不同值

#Multiple lists 
model=['A', 'B', 'C', 'D']
launched=[1983,1984,1984,1984]
discontinued=[1986, 1985, 1984, 1986]

#Dictionary with list comprehension
keys=['model','launched','discontinued']
vals=[model, launched,discontinued]
data = {key:vals[n] for n, key in enumerate(keys)}

#Convert dict to dataframe
df=pd.DataFrame(data)
display(df)

enumerate将向vals传递n，以使每个键与其列表匹配

假设blah-blah-blah是一个两元组列表：

让我们看看两种方法：

# method 1
>>> lst = [('a', 2), ('b', 4), ('c', 6)]
>>> dict(lst)
{'a': 2, 'b': 4, 'c': 6}

# method 2
>>> lst = [('a', 2), ('b', 4), ('c', 6)]
>>> d = {k:v for k, v in lst}
>>> d
{'a': 2, 'b': 4, 'c': 6}

再举一个例子。假设您有以下列表：

nums = [4,2,2,1,3]

您希望将其转换为dict，其中键是索引，值是列表中的元素。您可以使用以下代码行执行此操作：

{index:nums[index] for index in range(0,len(nums))}

这种方法使用for循环对给定日期进行迭代。

Syntax: {key: value for (key, value) in data}

Eg:

# create a list comprehension with country and code:
    Country_code = [('China', 86), ('USA', 1),
            ('Ghana', 233), ('Uk', 44)]

# use iterable method to show results
{key: value for (key, value) in Country_code}

用Python创建具有列表理解的词典我喜欢Python列表理解语法。它也可以用来创建字典吗？例如，通过迭代在成对的键和值上：mydict={（k，v）表示（k，v）在blah blah中}

你要找的是“字典理解”这句话——实际上是：

mydict = {k: v for k, v in iterable}

假设blah-blah-blah是两个元组的可迭代的，那么你就太接近了。让我们创建一些类似的“废话”：

blahs = [('blah0', 'blah'), ('blah1', 'blah'), ('blah2', 'blah'), ('blah3', 'blah')]

听写理解语法：

现在这里的语法是映射部分。这是一个dict理解，而不是set理解（这是你的伪代码所近似的）是冒号，如下所示：

mydict = {k: v for k, v in blahs}

我们看到它是有效的，并且应该保持Python 3.7的插入顺序：

>>> mydict
{'blah0': 'blah', 'blah1': 'blah', 'blah2': 'blah', 'blah3': 'blah'}

在Python 2和3.6版本中，顺序无法保证：

>>> mydict
{'blah0': 'blah', 'blah1': 'blah', 'blah3': 'blah', 'blah2': 'blah'}

添加筛选器：

所有的理解都有一个映射组件和一个过滤组件，可以为任意表达式提供这些组件。

因此，您可以在末尾添加过滤器部件：

>>> mydict = {k: v for k, v in blahs if not int(k[-1]) % 2}
>>> mydict
{'blah0': 'blah', 'blah2': 'blah'}

这里我们只是测试最后一个字符是否可以被2整除，以便在映射键和值之前过滤掉数据。

在Python 3和Python 2.7+中，字典理解如下所示：

d = {k:v for k, v in iterable}

对于Python 2.6或更早版本，请参见fortran的答案。