例如,我有两个字典:
Dict A: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
Dict B: {'b': 3, 'c': 4, 'd': 5}
我需要一种python的方式来“组合”两个字典,这样的结果是:
{'a': 1, 'b': 5, 'c': 7, 'd': 5}
也就是说:如果一个键在两个字典中都出现,则将它们的值相加,如果它只在一个字典中出现,则保留其值。
例如,我有两个字典:
Dict A: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
Dict B: {'b': 3, 'c': 4, 'd': 5}
我需要一种python的方式来“组合”两个字典,这样的结果是:
{'a': 1, 'b': 5, 'c': 7, 'd': 5}
也就是说:如果一个键在两个字典中都出现,则将它们的值相加,如果它只在一个字典中出现,则保留其值。
当前回答
另外,请注意a.update(b)比a + b快2倍
from collections import Counter
a = Counter({'menu': 20, 'good': 15, 'happy': 10, 'bar': 5})
b = Counter({'menu': 1, 'good': 1, 'bar': 3})
%timeit a + b;
## 100000 loops, best of 3: 8.62 µs per loop
## The slowest run took 4.04 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
%timeit a.update(b)
## 100000 loops, best of 3: 4.51 µs per loop
其他回答
myDict = {}
for k in itertools.chain(A.keys(), B.keys()):
myDict[k] = A.get(k, 0)+B.get(k, 0)
另外,请注意a.update(b)比a + b快2倍
from collections import Counter
a = Counter({'menu': 20, 'good': 15, 'happy': 10, 'bar': 5})
b = Counter({'menu': 1, 'good': 1, 'bar': 3})
%timeit a + b;
## 100000 loops, best of 3: 8.62 µs per loop
## The slowest run took 4.04 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
%timeit a.update(b)
## 100000 loops, best of 3: 4.51 µs per loop
没有额外进口的那个!
它们是一种python标准,叫做EAFP(请求原谅比请求许可更容易)。下面的代码基于该python标准。
# The A and B dictionaries
A = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
B = {'b': 3, 'c': 4, 'd': 5}
# The final dictionary. Will contain the final outputs.
newdict = {}
# Make sure every key of A and B get into the final dictionary 'newdict'.
newdict.update(A)
newdict.update(B)
# Iterate through each key of A.
for i in A.keys():
# If same key exist on B, its values from A and B will add together and
# get included in the final dictionary 'newdict'.
try:
addition = A[i] + B[i]
newdict[i] = addition
# If current key does not exist in dictionary B, it will give a KeyError,
# catch it and continue looping.
except KeyError:
continue
编辑:感谢jerzyk提出的改进建议。
def merge_with(f, xs, ys):
xs = a_copy_of(xs) # dict(xs), maybe generalizable?
for (y, v) in ys.iteritems():
xs[y] = v if y not in xs else f(xs[x], v)
merge_with((lambda x, y: x + y), A, B)
你可以很容易地概括如下:
def merge_dicts(f, *dicts):
result = {}
for d in dicts:
for (k, v) in d.iteritems():
result[k] = v if k not in result else f(result[k], v)
然后它可以取任意数量的字典。
人物介绍: 有(可能)最好的解决方案。但你必须知道并记住它,有时你必须希望你的Python版本不是太旧或其他问题。
还有一些最“俗气”的解决方案。它们伟大而简短,但有时却很难理解、阅读和记忆。
不过,还有另一种选择,那就是尝试重新发明轮子。 -为什么要重新发明轮子? -一般来说,这是一个很好的学习方法(有时只是因为现有的工具不能完全按照你想要的方式来做),如果你不知道或不记得解决你的问题的完美工具,这是最简单的方法。
因此,我建议从collections模块重新发明Counter类的轮子(至少部分地):
class MyDict(dict):
def __add__(self, oth):
r = self.copy()
try:
for key, val in oth.items():
if key in r:
r[key] += val # You can custom it here
else:
r[key] = val
except AttributeError: # In case oth isn't a dict
return NotImplemented # The convention when a case isn't handled
return r
a = MyDict({'a':1, 'b':2, 'c':3})
b = MyDict({'b':3, 'c':4, 'd':5})
print(a+b) # Output {'a':1, 'b': 5, 'c': 7, 'd': 5}
可能还有其他的方法来实现它,而且已经有工具可以做到这一点,但是把事情的基本原理可视化总是很好的。