向键添加值，具体取决于该值是否在另一个键中答案

【问题标题】：Add value to key, depending on if the value is in another key向键添加值，具体取决于该值是否在另一个键中
【发布时间】：2018-03-09 06:24:06
【问题描述】：

我有以下字典：

{'Atlanta': [['Bear', 34274], ['Deer', 13747], ['Bee', 83743]],
 'New York': [['Bear', 987], ['Dove', 2635]]}

具有列表作为值的键，其中包含具有动物和数字对的列表。
现在我希望如果一个 Animal 存在于其中的一个键中，我也希望它存在于所有其他键中，但使用零而不是数字，所以字典应该如下所示：

{'Atlanta': [['Bear', 34274], ['Deer', 13747], ['Bee', 83743], ['Dove', 0]], 
 'New York': [['Bear', 987], ['Dove', 2635], ['Deer', 0], ['Bee', 0]]}

我不知道该怎么做。有人可以帮我吗？

【问题讨论】：

以下解决方案之一有帮助吗？如果是这样，请随时接受一个（左侧的绿色勾号），或提出更多问题。

标签： python list dictionary key

【解决方案1】：

先找到所有动物的名字：

d = {'Atlanta': [['Bear', 34274], ['Deer', 13747], ['Bee', 83743]], 
     'New York': [['Bear', 987], ['Dove', 2635]]}

>>> animals = {animal for value in d.values() for animal, _ in value}
>>> animals
{'Bear', 'Bee', 'Deer', 'Dove'}

并用零填充缺失的部分：

for key, value in d.items():
    selected_animals = {animal for animal, _ in value}
    for name in animals - selected_animals:
        d[key].append([name, 0])

现在：

>>> d
{'Atlanta': [['Bear', 34274], ['Deer', 13747], ['Bee', 83743], ['Dove', 0]],
 'New York': [['Bear', 987], ['Dove', 2635], ['Deer', 0], ['Bee', 0]]}

【讨论】：

【解决方案2】：

这类似于@MikeMuller's perfectly fine solution。但是我通过pandas 进行操作，因为对于您的用例，您可能希望执行进一步的操作，这些操作使用专门构建的库更容易。

在此示例中，生成的数据透视表可能就是您所需要的。

import pandas as pd, numpy as np
from collections import defaultdict

d = {'Atlanta': [['Bear', 34274], ['Deer', 13747], ['Bee', 83743]],
     'New York': [['Bear', 987], ['Dove', 2635]]}

df = pd.DataFrame(columns=['Location', 'Animal', 'Number'])

for k, v in d.items():
    for i in v:
        df.loc[len(df.index)+1] = [k, i[0], i[1]]

res = pd.pivot_table(df, index='Location', columns='Animal',
                     values='Number', aggfunc=np.sum, fill_value=0).reset_index()

# Animal  Location   Bear    Bee   Deer  Dove
# 0        Atlanta  34274  83743  13747     0
# 1       New York    987      0      0  2635

d_out = defaultdict(list)

for idx, row in res.iterrows():
    for i in row.index[1:]:
        d_out[row[0]].append([i, row[i]])

# defaultdict(list,
#             {'Atlanta': [['Bear', 34274],
#               ['Bee', 83743],
#               ['Deer', 13747],
#               ['Dove', 0]],
#              'New York': [['Bear', 987],
#               ['Bee', 0],
#               ['Deer', 0],
#               ['Dove', 2635]]})

【讨论】：