(Python) 딕셔너리 언패킹이란?

요약

• 딕셔너리 구조를 통해 함수에 키워드 인자를 간접 삽입
• 이를 통해 가독성 및 리팩토링에 유리함
• 구조: 함수(**딕셔너리)

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1. 개요

1) 목적

목적

• 기존 함수에 키워드 인자를 직접 전달하는 대신에 딕셔너리를 이용하여 간접 삽입
• 가독성 및 리팩토링에 효과적!

2) 구조

• 함수(**딕셔너리)
  • 딕셔너리 객체 앞에 asterisk(*) 2개를 붙여서 하용
• 단, 딕셔너리의 key 값은 반드시 문자열 형태

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2. 예시

1) 기본 예제

• function(**args_dict) = function(name = 'HJ', birthdate = '19960517')
  • 단, 매개변수와 딕셔너리의 Key 이름과 개수는 동일!

def function(name, birth_date):
	print(f'이름: {name}')
	print(f'생년월일: {birth_date}')
 
args_dict = {'name' : 'HJ', 'birth_date' : '19960517'}
function(**args_dict)
## 이름: HJ
## 생년월일: 19960517

2) 덮어쓰기

• 딕셔너리 리터럴 안에서 사용가능
• KEY 이름이 동일하면 뒤의 것을 덮어씀

a = {"x": 1, "y": 2}
b = {"z": 3, "x": 5}
 
merged = {**a, **b}
print(merged)  # {'x': 5, 'y': 2, 'z': 3}

3) 활용 예제(assign 함수)

Pandas의 assign 함수에 활용

• 내부 구조

  • df.assign(new_col1 = ..., new_col2 = ...)
  • df.assign(**{col : value})

• 즉 딕셔너리 언패킹을 통해 첫 번째 인자값을 컬럼명, 두번째 결과 값을 컬럼 값으로 가짐

• 기존 방식

df = df.assign(
	hj_a = lambda df: df['score'] *1.5,
	hj_b = lambda df: df['score'] *1.2
)

• 딕셔너링 언패킹
  • 변수가 n개인 경우 각각 언패킹하는 방법(ver1)과 한 번에 언패킹하는 방법(ver2)이 존재

prefix = 'hj'
# 단일
df.assign(
	**{f'{prefix}_a' : lambda df: df['score'] * 1.5}
)
 
# 여러개 ver1
df.assign(
	**{f'{prefix}_a' : lambda df: df['score'] * 1.5},
	**{f'{prefix}_b' : lambda df: df['score'] * 1.2}
)
 
# 여러개 ver2
df.assign(**{
	f'{prefix}_a' : lambda df: df['score'] * 1.5,
	f'{prefix}_b' : lambda df: df['score'] * 1.2
})

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참고사이트

• 파이썬 키워드 인수와 딕셔너리 언패킹 사용하기