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
dict1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
dict2 = {'a':3, 'g':1, 'c':4}
dict3 = {} # will store new values
for x in dict1:
if x in dict2: #sum values with same key
dict3[x] = dict1[x] +dict2[x]
else: #add the values from x to dict1
dict3[x] = dict1[x]
#search for new values not in a
for x in dict2:
if x not in dict1:
dict3[x] = dict2[x]
print(dict3) # {'a': 4, 'b': 2, 'c': 7, 'g': 1}
其他回答
将三个字典a,b,c合并到一行中,没有任何其他模块或库
如果我们有三个字典
a = {"a":9}
b = {"b":7}
c = {'b': 2, 'd': 90}
将所有内容合并为一行,并使用返回一个dict对象
c = dict(a.items() + b.items() + c.items())
返回
{'a': 9, 'b': 2, 'd': 90}
一种解决方法是使用字典理解。
C = { k: A.get(k,0) + B.get(k,0) for k in list(B.keys()) + list(A.keys()) }
dict1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
dict2 = {'a':3, 'g':1, 'c':4}
dict3 = {} # will store new values
for x in dict1:
if x in dict2: #sum values with same key
dict3[x] = dict1[x] +dict2[x]
else: #add the values from x to dict1
dict3[x] = dict1[x]
#search for new values not in a
for x in dict2:
if x not in dict1:
dict3[x] = dict2[x]
print(dict3) # {'a': 4, 'b': 2, 'c': 7, 'g': 1}
使用集合。计数器:
>>> from collections import Counter
>>> A = Counter({'a':1, 'b':2, 'c':3})
>>> B = Counter({'b':3, 'c':4, 'd':5})
>>> A + B
Counter({'c': 7, 'b': 5, 'd': 5, 'a': 1})
计数器基本上是dict的一个子类,因此您仍然可以使用它们执行通常使用该类型执行的所有其他操作,例如遍历它们的键和值。
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