将字典合并到列表字典中

Question

我有三个字典：

dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {'b': 3, 'c': 4}
dict3 = {'c': 4, 'd': 4}

我想将它们“合并”到列表字典中

merged_dict = {'a':[1, np.nan, np.nan],
               'b':[2, 3, np.nan],
               'c':[3, 4, 4],
               'd':[np.nan, np.nan, 4]}

有些字典中有一些键，而另一些则没有，这使得循环有点痛苦。想知道最干净的方法是什么。

Answer 1

如 cmets 中所述，您需要首先遍历所有字典以收集所有键，否则无法知道每个单独的字典中缺少哪些键。然后你可以用字典理解来构建merged_dict。

import numpy as np

dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {'b': 3, 'c': 4}
dict3 = {'c': 4, 'd': 4}

all_dicts = (dict1, dict2, dict3)

keys = {k for d in all_dicts for k in d}
merged_dict = {k: [d.get(k, np.nan) for d in all_dicts] for k in keys} 
print(merged_dict)   

输出

{'a': [1, nan, nan], 'b': [2, 3, nan], 'c': [3, 4, 4], 'd': [nan, nan, 4]}

您可以将集合理解放在 dict 理解中，但我认为这会使代码更难阅读。

merged_dict = {k: [d.get(k, np.nan) for d in all_dicts] 
    for k in {k for d in all_dicts for k in d}}

---

实际上，集合 comp 中的双 for 循环并不是那么有效。对于小型 dicts 可能并不重要，但如果 dicts 很大，使用 set.update 方法以 C 速度执行其中一个循环会更有效：

keys = set()
for d in all_dicts:
    keys.update(d.keys())

这可能更好：

keys = set().union(*all_dicts)

谢谢，丹。 D 为那个建议！

这是另一种方式，使用itertools：

from itertools import chain
keys = set(chain.from_iterable(dicts))

Answer 2

pandas 在解析字典和合并字典方面做得很好。你可以这样做。

设置

import pandas as pd

dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {'b': 3, 'c': 4}
dict3 = {'c': 4, 'd': 4}

解决方案

df = pd.concat([pd.Series(d) for d in [dict1, dict2, dict3]], axis=1)
df

获取您要查找的字典。

df.T.to_dict('list')

{'a': [1.0, nan, nan],
 'b': [2.0, 3.0, nan],
 'c': [3.0, 4.0, 4.0],
 'd': [nan, nan, 4.0]}

Answer 3

应该这样做。

from itertools import chain

dicts = [dict1, dict2, dict3]
keys = set(chain(*[d.keys() for d in dicts]))
merged_dict = {k: [d.get(k, np.nan) for d in dicts] for k in keys}