如何在字典中使用变量

Question

我正在尝试使用变量作为字典中的值。我在网上搜索过，但所有答案都不是我想要的。

我创建了一个函数来查看 df 中飞机失事的特定列，以收集死亡总数除以基于给定制造商的死亡总数。这是代码：

def find_percent(make):
    make_count = df1[df1['Make'] == make] # create a df with only specific make
    make_total = make_count['Total.Fatal.Injuries'].sum() # add up all fatalities in col 
    total_fatal = df1['Total.Fatal.Injuries'].sum() #total fatalities of all makes
    percent = (make_total / total_fatal) * 100 # get percentage
    rounded = round(percent,2) # round
    return '{} % of total deaths'.format(rounded)

当给定“boeing”时的输出为：

17.43 % of total deaths

然后将其分配给一个变量：

boeing_percent_of_deaths = find_percent('Boeing')

我正在制作一本字典，其中包含我收集的一些信息，以便于访问。例如：

first_rec = {'primary_rec' : 'B737', 'size' : 'smallest Boeing produces', 'capacity': '85 - 215'}

我正在尝试创建一个键/值：

{'percent of deahts' : boeing_percent_of_deaths }

但我无法让它输出数字。使用

first_rec['percent of deaths']

不会输出任何内容，将

[]

放置在值输出

[NONE]

周围并将

""

放置在字典中的

boeing_percent_of_deaths

周围只会输出

'boeing_percent_of_deaths'

。

（废话）

当然，我可以只输入数字作为值，但我想学习如何做到这一点，这样将来如果我需要一个可以根据新信息更改的变量，我可以对其进行编码，如果可能的话。这里是初学者，所以请不要太复杂。

def find_percent(make):
    make_count = df1[df1['Make'] == make]
    make_total = make_count['Total.Fatal.Injuries'].sum()
    total_fatal = df1['Total.Fatal.Injuries'].sum()
    percent = (make_total / total_fatal) * 100
    rounded = round(percent,2)
    return '{} % of total deaths'.format(rounded)

boeing_percent_of_deaths = find_percent('Boeing')

first_rec = {'primary_rec' : 'B737', 'size' : 'smallest Boeing produces', 'capacity': '85 - 215', 'reasons' : 'B737 has 2 engines, allowing redundancy in case of engine failure. It also boasts an extremely high safety record, being one of the most used aircraft in the world', 'still in production' : 'yes', 'percent of deaths': boeing_percent_of_deaths}

输出：

没什么

编辑：

我使用jupyter笔记本，所以当我使用first_rec['死亡百分比']时，下面没有任何输出。它只是为下一行代码创建一个新的代码块。 first_rec['死亡百分比'] 是我测试键值对是否有效的方式

Answer 1

这是我所看到的，您试图返回一个打印语句，而打印语句本身返回 None 并且它在那里打印到标准输出。所以你应该修改一下代码并给出一个返回值，然后你就可以打印它了。

    def find_percent(make):
        make_count = df1[df1['Make'] == make]
        make_total = make_count['Total.Fatal.Injuries'].sum()
        total_fatal = df1['Total.Fatal.Injuries'].sum()
        percent = (make_total / total_fatal) * 100
        rounded = round(percent,2)
        return rounded

boeing_percent_of_deaths = find_percent('Boeing')

print('{} % of total deaths'.format(boeing_percent_of_deaths))

“另一方面，print() 不是数学中的函数。 有意义，因为除了 隐式无：“