제로베이스 데이터사이언스 스쿨 - Part 05. 자료구조&알고리즘 with Python -15

Chapter 01. 자료구조

 

파이썬 딕셔너리: 조회 · 추가 · 수정 · 삭제 · 유용한 기능까지

 

주요 개념 요약

1) keys(), values() — 딕셔너리 조회

✔ keys() → 모든 키(key)만 모아서 보여줌
✔ values() → value 목록을 출력

→ PDF 36_keys()와 values(), p.2–3 에서 핵심 개념 제시됨.

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2) 딕셔너리 삭제 방법

PDF 37_딕셔너리 삭제의 내용 포함

✔ del dict[key] → 특정 key 삭제
✔ dict.pop(key) → key 삭제 + 값을 반환
✔ dict.clear() → 전체 초기화

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3) 유용한 기능 (in, len, clear)

PDF 38_딕셔너리 유용한 기능, p.2–4 참고

✔ in / not in → 특정 key 존재 여부 확인
✔ len(dict) → 아이템 개수 확인
✔ clear() → 모든 항목 삭제

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코드 예시

1) keys(), values()

user = {
    "name": "Tom",
    "age": 25,
    "city": "Seoul"
}

print(user.keys())     # dict_keys(['name', 'age', 'city'])
print(user.values())   # dict_values(['Tom', 25, 'Seoul'])

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2) 아이템 삭제(pop, del, clear)

myInfo = {
    "이름": "홍길동",
    "나이": "30",
    "연락처": "010-1234-5678",
    "주민등록번호": "840315-1234567",
    "주소": "대한민국 서울"
}

# pop 사용
removed = myInfo.pop("연락처")
print("삭제된 값:", removed)

# del 사용
del myInfo["주민등록번호"]

# 전체 삭제
myInfo.clear()
print(myInfo)   # {}

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3) in / not in 사용

person = {"name": "Anna", "age": 20}

print("age" in person)       # True
print("phone" not in person) # True

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4) len() 함수

print(len({"a": 1, "b": 2, "c": 3}))  # 3

 

* 이 글은 제로베이스 데이터사이언스 파트타임 스쿨의 강의 자료 일부를 발췌하여 작성되었습니다.

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💡 생각 정리

딕셔너리는 데이터를 구조적으로 관리할 때 매우 유용한 자료구조이며, 특히 key 기반의 빠른 검색이 가능하다는 점이 큰 장점이다.
이번 정리를 통해 딕셔너리의 조회부터 삭제, 유틸리티 함수까지 자연스럽게 흐름을 이해할 수 있었다.
특히 실무에서 자주 사용되는 in, len, pop, clear 기능은 지속적으로 활용되기 때문에 확실히 익혀두어야 한다고 느꼈다.
앞으로 데이터 처리 과정에서 딕셔너리를 더 능숙하게 사용할 수 있을 것 같다.

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🚀 적용점

 

• 데이터 전처리 과정에서 특정 key 존재 여부를 반드시 체크해 오류를 방지하자. (in 활용)
• API 응답(JSON 형태)을 다룰 때 keys(), values()로 구조를 빠르게 파악할 수 있다.
• 민감 정보는 pop 또는 del로 즉시 제거하는 습관을 들이자.
• 반복문과 함께 결합하여 key-value 구조를 효율적으로 처리해보자.
• 임시 데이터를 비울 때는 clear()로 초기화해 다음 로직에 영향이 없도록 관리하자.