基于python中的其他字典值创建多个字典

我有一个包含许多词典的列表。每个字典都表示在我的应用程序中发生的更改。“更改”词典包含以下条目：

userid: The user ID for a user
ctype: A reference to a change type in my application
score: A score

ctype可以是12个不同字符串中的一个，包括“删除”、“新建”、“编辑”和其他字符串。以下是其中一个“更改”词典的示例：

{'userid':2, 'score':10, 'ctype':'edit'}

from collections import defaultdict

dict1 = {'userid': 1, 'score': 10, 'ctype': 'edit'}
dict2 = {'userid': 2, 'score': 13, 'ctype': 'other'}
dict3 = {'userid': 1, 'score': 1, 'ctype': 'edit'}
list_of_dicts = [dict1, dict2, dict3]

user_dict = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
for d in list_of_dicts:
    userid = d['userid']
    user_dict[userid]['score'] += d['score']
    user_dict[userid][d['ctype']] += 1


# user_dict is now
# defaultdict(<function <lambda> at 0x02A7DF30>,
#  {1: defaultdict(<type 'int'>, {'edit': 2, 'score': 11}),
#   2: defaultdict(<type 'int'>, {'score': 13, 'other': 1})})

我的问题是，如何创建一个字典，在这个大字典列表中为每个用户聚合所有更改类型？我想将每个变更字典的分数相加，以创建总分，并将每个ctype实例相加，以获得每个实例的计数。目标是创建一个字典列表，每个字典如下所示：

{'userid':2, 'score':325, 'deletion':2, 'new':4, 'edit':9}

我一直在努力解决这个问题，但我对python还很陌生，不知道如何计算实际的更改类型。另一个让我感兴趣的部分是如何根据“userid”引用字典。如果有人能给出一个答案，我相信这一切对我来说都会变得非常明显。非常感谢您的帮助。

您能帮我吗

（模型不是真正的python。）

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您可以将dict作为值嵌套在python字典中。

要根据

userid

索引字典，您可以使用字典字典字典：

{'userid':2, 'score':10, 'ctype':'edit'}

from collections import defaultdict

dict1 = {'userid': 1, 'score': 10, 'ctype': 'edit'}
dict2 = {'userid': 2, 'score': 13, 'ctype': 'other'}
dict3 = {'userid': 1, 'score': 1, 'ctype': 'edit'}
list_of_dicts = [dict1, dict2, dict3]

user_dict = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
for d in list_of_dicts:
    userid = d['userid']
    user_dict[userid]['score'] += d['score']
    user_dict[userid][d['ctype']] += 1


# user_dict is now
# defaultdict(<function <lambda> at 0x02A7DF30>,
#  {1: defaultdict(<type 'int'>, {'edit': 2, 'score': 11}),
#   2: defaultdict(<type 'int'>, {'score': 13, 'other': 1})})

从集合导入defaultdict
dict1={'userid'：1，'score'：10，'ctype'：'edit'}
dict2={'userid'：2，'score'：13，'ctype'：'other'}
dict3={'userid'：1，'score'：1，'ctype'：'edit'}
目录列表=[目录1，目录2，目录3]
user_dict=defaultdict（lambda:defaultdict（int））
对于目录列表中的d：
userid=d['userid']
用户dict[userid]['score']+=d['score']
用户dict[userid][d['ctype']]+=1
#用户_dict现在是
#defaultdict（，
#{1:defaultdict（，{'edit'：2，'score'：11}），
#2:defaultdict（，{'score'：13，'other'：1}）

在这个例子中，我使用了一个

defaultdict

，以避免在每次迭代时检查键

d['ctype']

是否存在

change_types = ['deletion', 'new', 'edit', ...]
user_changes = {}
for change in change_list:
    userid = change['userid']
    if not userid in user_changes:
        aggregate = {}
        aggregate['score'] = 0
        for c in change_types:
            aggregate[c] = 0
        aggregate['userid'] = userid
        user_changes[userid] = aggregate
    else:
        aggregate = user_changes[userid]

    change_type = change['ctype']
    aggregate[change_type] = aggregate[change_type] + 1
    aggregate['score'] = aggregate['score'] + change['score']

---

实际上，为聚合创建一个类是一个好主意。

这里删除数据的关键是拥有一个字典，其中每个键都是userid，每个条目都是与该userid相关的数据

final_data = {}
for entry in data:
    userid = entry["userid"]
    if userid not in final_data:
        final_data[userid] = {"userid": userid, "score": 0} 
    final_data[userid]["score"] += entry["score"]
    if not entry["ctype"] in final_data[userid]:
        final_data[userid][entry["ctype"]] = 1
    else:
        final_data[userid][entry["ctype"]] += 1

---

如果您想将结果作为字典列表，只需使用

final\u data.values（）

在user\u dict中选择

userid而不是
has\u key
。您也可以选择
user\u dict=defaultdict（lambda:defaultdict（int））