如何在python中加入两个dict列表？

我有两个类似的列表：

l1 = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}, {'a': 5, 'b': 6, 'c': 7, 'd': 8}]

l2 = [{'a': 5, 'b': 6, 'e': 100}, {'a': 1, 'b': 2, 'e': 101}]

我想得到一个列表

l3

，它是

l1

和

l2

的连接，其中

'a'

和

'b'

的值在

l1

和

l2

中相等 i、 e

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我怎样才能做到这一点呢？

你应该把结果积累到字典里。您应该使用“a”和“b”的值来构成此词典的键

在这里，我使用了

defaultdict

来累积条目

l1 = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}, {'a': 5, 'b': 6, 'c': 7, 'd': 8}]
l2 = [{'a': 5, 'b': 6, 'e': 100}, {'a': 1, 'b': 2, 'e': 101}]

from collections import defaultdict
D = defaultdict(dict)
for lst in l1, l2:
    for item in lst:
        key = item['a'], item['b']
        D[key].update(item)

l3 = D.values()
print l3

输出：

[{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 101, 'd': 4}, {'a': 5, 'c': 7, 'b': 6, 'e': 100, 'd': 8}]

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我的方法是按键对组合列表进行排序，即键

a

+

b

。之后，对于具有相似键的每组词典，将它们组合起来：

from itertools import groupby

def ab_key(dic):
    return dic['a'], dic['b']

def combine_lists_of_dicts(list_of_dic1, list_of_dic2, keyfunc):
    for key, dic_of_same_key in groupby(sorted(list_of_dic1 + list_of_dic2, key=keyfunc), keyfunc):
        combined_dic = {}
        for dic in dic_of_same_key:
            combined_dic.update(dic)
        yield combined_dic

l1 = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}, {'a': 5, 'b': 6, 'c': 7, 'd': 8}]
l2 = [{'a': 5, 'b': 6, 'e': 100}, {'a': 1, 'b': 2, 'e': 101}]

for dic in combine_lists_of_dicts(l1, l2, ab_key):
    print dic

讨论

• 函数

  ab_key

  返回键

  a

  和

  b

  的值元组，用于对分组进行排序

• groupby

  功能将具有相似键的所有词典分组在一起
• 此解决方案的效率不如John La Rooy，但对于小列表应该可以很好地工作

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简单的列表操作也可以为您提供帮助：

l1 = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}, {'a': 5, 'b': 6, 'c': 7, 'd': 8}]
l2 = [{'a': 5, 'b': 6, 'e': 100}, {'a': 1, 'b': 2, 'e': 101}]
l3 = []

for i in range(len(l1)):
    for j in range(len(l2)):
        if l1[i]['a'] == l2[j]['a'] and l1[i]['b'] == l2[j]['b']:
            l3.append(dict(l1[i]))
            l3[i].update(l2[j])

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使用熊猫可以实现一个好的、快速的解决方案

l1 = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}, {'a': 5, 'b': 6, 'c': 7, 'd': 8}]
l2 = [{'a': 5, 'b': 6, 'e': 100}, {'a': 1, 'b': 2, 'e': 101}]

import pandas as pd
pd.DataFrame(l1).merge(pd.DataFrame(l2), on=['a','b']).to_dict('records')

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您应该使用

==

而不是

is

进行比较values@JohnLaRooy，但我记得有一次我读到“is”比“==”…可能不是，因为

is

只比较身份。在这里，您只能侥幸逃脱，因为您使用非常小的

int

值进行测试<代码>=是比较值的唯一方法correctly@JohnLaRooy...Alright，谢谢你的提醒……）

l1 = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}, {'a': 5, 'b': 6, 'c': 7, 'd': 8}]
l2 = [{'a': 5, 'b': 6, 'e': 100}, {'a': 1, 'b': 2, 'e': 101}]

import pandas as pd
pd.DataFrame(l1).merge(pd.DataFrame(l2), on=['a','b']).to_dict('records')