合并Dict的Python列表'；s（可选）基于属性列表值

我正在努力想出一些代码来完成以下所有工作，我想知道是否有人对python有更多的了解可以提供帮助：）

它应当：

• 从输入的列表中删除重复项-将“account”属性合并到“accounts”列表中-但前提是所有其他属性都相同
• 如果与“account”不同，则将其放在列表中自己的属性中

作为示例输入和输出可能更好：

输入=[
{
“名称”：“核心”，
“账户”：“富吧”，
“选择”：{
“foo”：“bar”
},
},
{
“名称”：“核心”，
“帐户”：“zed bar”，
“选择”：{
“foo”：“bar”
},
},
{
“名称”：“核心”，
“帐户”：“tup bar”，
“选择”：{
“foo”：“zed”
},
},
]

注意：第三个属性“options>foo”与其他两个属性有何不同

输出=[
{
“名称”：“核心”，
“账户”：[
“富吧”，
“黄色酒吧”
],
“选择”：{
“foo”：“bar”
},
},
{
“名称”：“核心”，
“账户”：[
“tup bar”
],
“选择”：{
“foo”：“zed”
},
},
]

注意它是如何组合前两个元素的——因为名称和选项是相同的。但不合并第三个元素，因为其选项不同

感谢您的帮助，在过去的两天里，我一直在绞尽脑汁尝试各种组合。

基于您的输入

i = 0
j = 0
while i<len(data):
    d1 = data[i]
    while j<len(data):
        if j>i:
            d2 = data[j]
            if d1["name"] == d2["name"] and d1["options"] == d2["options"]:
                if d1["account"]:
                    d1["account"] = [d1["account"]]
                else:
                    d1["account"] = []
                if d2["account"]:
                    d1["account"].append(d2["account"])
                del data[j]
        j+=1
    i +=1

---

下面是我尝试使用的

pandas

”

duplicated

和

assert\u series\u equal

：

将熊猫作为pd导入
从pandas.testing导入断言_series_equal
输入1=[
{
“名称”：“核心”，
“账户”：“富吧”，
“选择”：{
“foo”：“bar”
},
},
{
“名称”：“核心”，
“帐户”：“zed bar”，
“选择”：{
“foo”：“bar”
},
},
{
“名称”：“核心”，
“帐户”：“tup bar”，
“选择”：{
“foo”：“zed”
},
},
]
df_input1=pd.DataFrame（input1）
df_input1.options=df_input1.options.astype（str）
var_to_append='账户'
vars_to_check=['name'，'options']
idx\u duplicated=df\u input1.duplicated（子集=vars\u to\u检查）
df_new=df_input1[~idx_duplicated]
df_dup=df_输入1[idx_重复]
df_new[var_to_append]=df_new[var_to_append]。应用（lambda x:[x]）
对于df_dup.index中的i：
行重复=方向重复位置[i]
对于df_new.index中的j：
行_new=df_new.loc[j]
尝试：
断言系列相等（行重复[vars\u to\u check]，
行新[变量到检查]，
检查（名称=假）
df_new.loc[j，var_to_append]+=[row_dup[var_to_append]]
打印（'added'，row_dup[var_to_append]，'to'，row_new[var_to_append]）
除：
通过
[df_new.to_dict（orient='records'）]

使用两个列表按相同索引保留引用

值=[]
账户=[]
对于输入列表中的i：
键=（i['name']，i['options']）
如果输入值：
索引=值。索引（键）
帐户[索引]。追加（i[“帐户”]）
其他：
values.append（键）
account.append（[i['account']]））
结果=[{'name'：名称，'accounts'：帐户，'options'：options}
对于（名称、选项），zip中的帐户（值、帐户）]

根据您的输入，您可以尝试以下方法：

# Merge entries with the same options.
merged = [{
    "name": d['name'],
    "accounts": list(d2['account'] for d2 in input if d['options'] == d2['options']),
    "options": d['options'],
} for d in input]

# Remove duplicate entries from the output.
output = []
for d in merged:
    if d not in output:
        # If the list contains one element, then replace the list with it.
        if len(d['accounts']) == 1:
            d['accounts'] = d['accounts'][0]
        output.append(d)

print(output)

输出：

[{'name': 'core',
  'account': ['foo-bar', 'zed-bar'],
  'options': {'foo': 'bar'}},
 {'name': 'core', 'account': 'tup-bar', 'options': {'foo': 'zed'}}]

[{'name': 'core', 'accounts': ['foo-bar', 'zed-bar'], 'options': {'foo': 'bar'}}, 
{'name': 'core', 'accounts': 'tup-bar', 'options': {'foo': 'zed'}}]

---

我不确定是否有办法绕过嵌套的ifs，并在为您正在寻找的名称/选项对构建它时搜索

output

。您可以创建一个

帐户

类，该类具有某些需要的属性，以便于搜索。