如何在python迭代中向空嵌套字典添加值

我想计算用户之间的相似性，但无法将值添加到空字典中

这是我的密码：

data={'Lisa Rose': {'Lady in the Water': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.5,  
'Just My Luck': 3.0, 'Superman Returns': 3.5, 'You, Me and Dupree': 2.5},  
'Gene Seymour': {'Lady in the Water': 3.0, 'Snakes on a Plane': 3.5,   
'Just My Luck': 1.5, 'The Night Listener': 3.0},   
'Michael Phillips': {'Lady in the Water': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.0,  
'Superman Returns': 3.5, 'The Night Listener': 4.0},  
'Claudia Puig': {'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 3.0,  
'The Night Listener': 4.5, 'You, Me and Dupree': 2.5},  
'Mick LaSalle': {'Just My Luck': 2.0, 'Lady in the Water': 3.0,'Superman 
 Returns': 3.0, 'The Night Listener': 3.0, 'You, Me and Dupree': 2.0},   
'Jack Matthews': {'Snakes on a Plane': 4.0, 'The Night Listener': 3.0, 
'Superman Returns': 5.0, 'You, Me and Dupree': 3.5},  
'Toby': {'Snakes on a Plane':4.5,'You, Me and Dupree':1.0,'Superman 
 Returns':4.0}}

 df = pd.DataFrame(data)`

 def usersimilarity(df):
     w = dict()
     for u in df.keys():
        for v in df.keys():
            if u == v:
                continue
            w[u][v] = 
   len(set(df[u])&set(df[v]))/math.sqrt(len(df[u])*len(df[v])*1.0)
return w

---

你想这么做吗

def usersimilarity(df):
    w = dict()
    for u in df.keys():
        for v in df.keys():
            if u == v:
                continue
            if u not in w.keys():
                w[u] = dict()
            w[u][v] = len(set(train[u])&set(train[v]))/math.sqrt(len(train[u])*len(train[v])*1.0)
    return w

---

当您执行

w[u][v]

操作时，

[v]

正在访问不存在的内容。您必须首先创建

[u]

。

代码的结果是什么？您希望得到什么？顺便说一句，您粘贴的代码中有一些错误。什么是火车？我的错，已经编辑好了。是的，谢谢！我真的是一个python新手。你可能想看看如何从集合导入defaultdict并将w设置为defaultdict（dict）（或者如果你想发疯，请看……但这离python新手有点远了）。。。defaultdict将检测您是否尝试访问尚未定义的密钥，并使其成为您传入的任何类型的对象（在您的情况下为dict）。。。如果您不在w.keys（）步骤中，则可以跳过此步骤）