添加到@Ekhtiar答案中，若你们想从列表中查找dict，可以使用这个：

names = ['a', 'b', 'd', 'f', 'c']
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(names)}
# {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'f': 4}

或者在极少数情况下，您希望过滤重复项，请使用set first（数字列表中的最佳）：

names = ['a', 'b', 'd', 'f', 'd', 'c']
sorted_list = list(set(names))
sorted_list.sort()
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(sorted_list)}
# {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'f': 4}

names = [1,2,5,5,6,2,1]
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(set(names))}
# {1: 0, 2: 1, 5: 2, 6: 3}

添加到@Ekhtiar答案中，若你们想从列表中查找dict，可以使用这个：

names = ['a', 'b', 'd', 'f', 'c']
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(names)}
# {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'f': 4}

或者在极少数情况下，您希望过滤重复项，请使用set first（数字列表中的最佳）：

names = ['a', 'b', 'd', 'f', 'd', 'c']
sorted_list = list(set(names))
sorted_list.sort()
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(sorted_list)}
# {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'f': 4}

names = [1,2,5,5,6,2,1]
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(set(names))}
# {1: 0, 2: 1, 5: 2, 6: 3}

Python版本>=2.7，请执行以下操作：

d = {i: True for i in [1,2,3]}

Python版本<2.7（RIP，2010年7月3日-2019年12月31日），请执行以下操作：

d = dict((i,True) for i in [1,2,3])

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

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}

事实上，如果iterable已经包含了某种映射，您甚至不需要对其进行迭代，dict构造函数会为您优雅地进行迭代：

>>> ts = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> dict(ts)
{1: 2, 3: 4, 5: 6}
>>> gen = ((i, i+1) for i in range(1, 6, 2))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0xb7201c5c>
>>> dict(gen)
{1: 2, 3: 4, 5: 6}