我目前從我的數(shù)據(jù)庫中刪除了以下數(shù)據(jù)（4 個字典列表）：raw_data = [{'budget_id': 1, 'name': 'Maria', 'amount': 980, 'user': '10', 'gift': 'Phone', 'cost': 325}, {'budget_id': 1, 'name': 'Maria', 'amount': 980, 'user': '10', 'gift': 'Flower', 'cost': 195}, {'budget_id': 2, 'name': 'Scott', 'amount': 2100, 'user': '10', 'gift': 'Paris Trip', 'cost': 599}, {'budget_id': 2, 'name': 'Scott', 'amount': 2100, 'user': '10', 'gift': 'Ring', 'cost': 1200}]我想自動合并共享相同“budget_id”的每個字典，以便最后得到以下內(nèi)容（2 個字典列表）：final_data = [{'name': ['Maria'], 'cost': [195, 325], 'gift': ['Phone', 'Flower'], 'budget_id': [1], 'user': ['10'], 'amount': [980]}, {{'name': ['Scott'], 'cost': [599, 1200], 'gift': ['Paris Trip', 'Ring'], 'budget_id': [2], 'user': ['10'], 'amount': [2100]}這個想法是它不應(yīng)該被硬編碼，因為從網(wǎng)站傳入的詞典數(shù)量會逐漸移動并減少加班時間。到目前為止，我已經(jīng)找到了一個硬編碼的解決方案，可以讓我成功地合并第一本和第二本字典：Merge_Init = {}for key in (fibud.keys() | sebud.keys()): if key in final_data[0]: Merge_Init.setdefault(key, []).append(final_data[0][key]) if key in final_data[1]: Merge_Init.setdefault(key, []).append(final_data[1][key])print(Merge_Init)final_merge = {a:list(set(b)) for a, b in Merge_Init.items()}print("New Dict without Duplicates:", final_merge)導(dǎo)致 ：New Dict without Duplicates: {'user': ['10'], 'gift': ['Phone', 'Flower'], 'name': ['Maria'], 'amount': [980], 'budget_id': [1], 'cost': [195, 325]}注意這一次，贈品的花費(fèi)稍微倒過來了，應(yīng)該是[325, 195]。您能否協(xié)助找到一個解決方案來循環(huán)遍歷每個預(yù)算并在它們共享相同的 budget_id 時合并它們，而無需任何硬編碼解決方案（如“final_data[0]”）同時保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性？
3 回答
婷婷同學(xué)_
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您可以像這樣使用熊貓：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'budget_id': 1, 'name': 'Maria', 'amount': 980, 'user': '10', 'gift': 'Phone', 'cost': 325}, {'budget_id': 1, 'name': 'Maria', 'amount': 980, 'user': '10', 'gift': 'Flower', 'cost': 195}, {'budget_id': 2, 'name': 'Scott', 'amount': 2100, 'user': '10', 'gift': 'Paris Trip', 'cost': 599}, {'budget_id': 2, 'name': 'Scott', 'amount': 2100, 'user': '10', 'gift': 'Ring', 'cost': 1200}])
df = df.groupby('budget_id').agg({'name': set,
'amount': set,
'cost': set ,
'user': set,
'gift': set}).reset_index()
print(df.to_dict('records'))
MM們
TA貢獻(xiàn)1886條經(jīng)驗 獲得超2個贊
該解決方案不會對數(shù)組的任何元素進(jìn)行硬編碼，但是由于您對不同的鍵有不同的要求，因此需要對這些鍵進(jìn)行硬編碼才能正確處理它們。在合并后的示例中，您只有 ['Maria']，而如果您有兩個成本相同的項目，您肯定會期望成本為 [150, 150]，而不是 [150]。
final = {} # key is budget_id, and value is the all dictionaries merged
for dict in list:
budget_id = dict['budget_id']
if budget_id in final:
# for each key you'll do something like this
dictToModify = final[budget_id]
dictToModify.append(dict['gift'])
# for each key in dictionary, add it to the list
# some will be added always to the list: e.g. cost
# some will be added only once, e.g. name and budget_id
else:
# here you're just putting everything in a list as in your final_data example
final[ budget_id ] = {key:[value] for (key,value) in dict.items()}
final_data = list(final.values())
如果元素不存在，則此循環(huán)將元素添加到最終字典，或者如果已存在具有相同 budget_id 的元素，則合并。循環(huán)的最后一步是將其轉(zhuǎn)換為字典列表。
斯蒂芬大帝
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這是一個解決方案，raw_data為了更好地演示而進(jìn)行了擴(kuò)展：
raw_data = [{'budget_id': 1, 'name': 'Maria', 'amount': 980, 'user': '10', 'gift': 'Phone', 'cost': 325}, {'budget_id': 1, 'name': 'Maria', 'amount': 980, 'user': '10', 'gift': 'Flower', 'cost': 195}, {'budget_id': 2, 'name': 'Scott', 'amount': 2100, 'user': '10', 'gift': 'Paris Trip', 'cost': 599}, {'budget_id': 2, 'name': 'Scott', 'amount': 2100, 'user': '10', 'gift': 'Ring', 'cost': 1200}, {'budget_id': 2, 'name': 'Scott', 'amount': 2100, 'user': '10', 'gift': 'Watch', 'cost': 240}]
final_data = []
for entry in raw_data:
found = False
for ind, final in enumerate(final_data):
# Look if the budget entry already exists
if entry['budget_id'] in final['budget_id']:
found = True
break
if found:
# Merge
# Everything - issue if any entry just happens
# to be the same (like cost)
#for key, value in entry.items():
#if not (entry[key] in final[key]):
# final_data[ind][key].append(entry[key])
# Alternative - specific entries only
final_data[ind]['gift'].append(entry['gift'])
final_data[ind]['cost'].append(entry['cost'])
else:
# If not yet there - add it as a new item, converting
# all values to lists
final_data.append({x:[y] for x,y in entry.items()})
print(final_data)
代碼循環(huán)遍歷raw_data循環(huán)中的所有字典。對于每個字典，它然后循環(huán)遍歷所有現(xiàn)有條目以final_data跟蹤索引enumerate。使用budget_id它檢查是否已經(jīng)遇到并存儲了預(yù)算條目。如果是這種情況，它會設(shè)置一個適當(dāng)?shù)臉?biāo)志并中斷循環(huán)。
在第二部分，如果尚未遇到該條目，則將其final_data作為字典附加到列表中，并將其所有值轉(zhuǎn)換為列表。
如果它已經(jīng)存在 - 數(shù)據(jù)被合并。這里有兩個選項，一個，注釋掉的一個，如果值不相同/不存在，它將所有內(nèi)容合并在一起。這對于很容易重復(fù)的商品價格之類的東西不利，但為了完整起見，我保留了它。
在第二個當(dāng)前版本中，它只是查找特定的項目鍵并與它們合并。這假定即使 中有重復(fù)項gifts，也應(yīng)該包括它們。
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