Python 将字典中的键同步到列表中的多个值

我有一份清单，格式如下：

mydict = 

{ a: [1, 2],
  b: [2, 2],
  c: [1, 0],
  d: [1, 1]
}

还有一个只有两个元素的列表

mylist =
    [x, y]

我像这样读取

mydict

中的值

for key, values in mydict.items():
    print key, values

这张照片

  a [1, 2]
  b [2, 2]
  c [1, 0]
  d [1, 1]

但我想要以下输出

x : [1, 2, 1, 1]
y : [2, 2, 0, 1]

也就是说，

mydict

的第一列和

mylist

的第一个值构成了一个字典

所以我修改了这个循环

for key, values in mydict.items():
    newdict = {mylist[0]: mydict[0],
               mylist[1]: mydict[1] 
              }

这给了我想要的输出

x : [1, 2, 1, 1]
y : [2, 2, 0, 1]

但是问题是如果

mylist

和

mydict

的长度增加，那么它将不起作用，我需要手动添加一个新行

mylist[2]: mydict[2] 

如何确保每次添加

mylist

中的新值时，在不添加新行的情况下自动分配键

PS:mydict中列表值的长度始终等于mylist的长度

编辑：

        0        1
0       a        [1,2],
1       b        [2,2],
2       c        [1,0],   
3       d        [1,1] 

我的输出还应保留

mydict

中键的值

x : [1, 2, 1, 1]
y : [2, 2, 0, 1]
keys: a, b, c, d

多谢各位

编辑：

        0        1
0       a        [1,2],
1       b        [2,2],
2       c        [1,0],   
3       d        [1,1] 

---

您可以使用邮政编码2

这使用了邮政编码转置：

>>> list(zip(*dct.values()))
[(1, 2, 1, 1), (2, 2, 0, 1)]

如果您想保留钥匙：

dict(zip(['key', 'x', 'y'], zip(*[(i, *j) for i, j in dct.items()])))

# Result
{'key': ('a', 'b', 'c', 'd'), 'x': (1, 2, 1, 1), 'y': (2, 2, 0, 1)}

---

如果您正在处理大数据，您可以使用

pandas

import pandas as pd

mydict = { 'a': [1, 2],
  'b': [2, 2],
  'c': [1, 0],
  'd': [1, 1]}

df = pd.DataFrame(mydict)

    0   1
a   1   2
b   2   2
c   1   0
d   1   1

然后你可以得到，例如

>>> df.columns = ['x', 'y'] # where ['x', 'y'] is your obj my_list
>>> df.to_dict('list')

{'x': [1, 2, 1, 1], 'y': [2, 2, 0, 1]}

---

保管钥匙

>>> d = df.to_dict('list')
>>> d.update({'keys':df.index.tolist()})

---

你能解释一下你在那里做了什么吗？我没有检查它，但我还想在

mydict

中保存和打印

keys

的值，即

a

，

b

，

c

你说的保存和打印keys的值是什么意思？我的意思是，在for循环中，我应该能够打印

{'x'：（1,2,1），'y'：（2,0,1）}

和

keys:a，b，c，d

你需要更新你的问题，以明确你想要的输出是什么。如果我使用你的方法，我将丢失密钥也是

*dct。值

表示

mydict

？我不知道什么是bigdata，我也不使用它。我的意思是，如果你的列表和dict非常大：）我更喜欢你的方法，因为我现在有1000行直到现在才意识到这更好。我试过你的答案，但不起作用。请检查更新的问题好吗？我添加了

df=pd.DataFrame（mydict.items（））

@MaverickD Use

pd.DataFrame（mydict）

，而不是

pd.DataFrame（mydict.items（））

：）