Python 使用字典而不是全局（）

我正在做一个关于检索股票信息的商业案例。教师使用下面的代码创建包含股票信息的数据帧

#The tech stocks we'll use for this analysis

tech_list = ['AAPL','GOOG','MSFT','AMZN']

#Set up End and Start times for data grab
end = datetime.now()

start = datetime(end.year - 1,end.month,end.day)

#For loop for grabing yahoo finance data and setting as a dataframe

for stock in tech_list: 
# Set DataFrame as the Stock Ticker
     globals()[stock] = DataReader(stock,'yahoo',start,end)

他使用

globals（）。我在下面的问题中读到，你也可以使用字典来达到同样的目的


我的问题是，我不理解答案中的这一行代码：

frames = {i:dat for i, dat in data.groupby('Sport')}

有人能解释一下吗？
在本例中，
frames
是一个正在使用字典理解构建的字典。调用
data.groupby（）
返回一对值，在理解中调用
i
和
dat
，符号
{i:dat for i，dat in…}
使用
i
作为键和
dat
作为值，从所有这些对中构建一个新的字典。结果存储在
帧中

一般语法是（对于迭代器返回2个元素的情况）：

这些答案很好地解释了什么是python中的迭代器。通常（但不总是），当在字典理解中使用时，迭代器的
\uuuuu next\uuuu（）
方法将返回两个元素。至少有一个元素必须是可散列的，以便可以将其用作字典键

iterator
不一定需要返回两个元素（尽管这是一种常用模式）：

还表明字典理解实际上只是特殊语法，使用与列表理解相同的机制和
dict（）
方法，这就是@Barmar的注释所做的：

frames = dict(data.groupby('Sport'))

在本例中，
data.groupby（）
确实需要返回两个元素，并且顺序确实很重要，因为它是（大致）以下内容的缩写：

globals（）。调用
data.groupby（）
将返回一对值，称为
i
和
dat
，符号
{i:dat for i，dat in…}
将所有这类对作为键和
dat
作为值，用
i
构建一个新字典。您也可以将其写成
frames=dict（data.groupby（“运动”）
@Z4 tier可能有一个规范的dup解释了什么是字典理解，但我的列表中没有。你有吗？@Barmar我找不到。很多问题都涉及字典理解，但我找不到解释它是什么的东西。我会发布一个答案，也许其他人会过来链接。感谢您的回复！现在我理解了字典理解背后的逻辑。最后一个疑问。示例中的数据框“frame”有两列（“Sport”和“random_data”）。如果有另一列“player”，那么dataframe“frame”有3列。如果我想创建一个dictionAnry压缩来只调用列“Sport”和“player”，dict压缩中的语法是什么？我尝试了以下方法，但不起作用：“frames={i:dat for i in data.groupby（'Sport'），dat in data['player']}'您可以这样做：
{sport:{player:player_stats for player，player_stats in sport_stats.groupby（'player'）}对于sport，sport_stats in data.groupby（'sport'）}
返回类似
（'sport'，DataFrame）的对
，内部理解将解压第一个数据帧（我称之为sport_stats），这一次按玩家分组，因此您将得到
（sport，（player，player_数据帧））
。这是一个很好的示例，说明了为什么使用有意义的名称而不是单个字母是很好的：）
print(dict([(i, chr(65+i)) for i in range(4)]))
{0 : 'A', 1 : 'B', 2 : 'C', 3 : 'D'}

frames = dict(data.groupby('Sport'))

dict([(key, value) for key, value in data.groupby('Sport')])