我目前從我的數據庫中刪除了以下數據（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]}這個想法是它不應該被硬編碼，因為從網站傳入的詞典數量會逐漸移動并減少加班時間。到目前為止，我已經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，贈品的花費稍微倒過來了，應該是[325, 195]。您能否協助找到一個解決方案來循環遍歷每個預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]”）同時保持數據完整性？
3 回答
婷婷同學_
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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
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該解決方案不會對數組的任何元素進行硬編碼，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。循環的最后一步是將其轉換為字典列表。
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行了擴展：
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)
代碼循環遍歷raw_data循環中的所有字典。對于每個字典，它然后循環遍歷所有現有條目以final_data跟蹤索引enumerate。使用budget_id它檢查是否已經遇到并存儲了預算條目。如果是這種情況，它會設置一個適當的標志并中斷循環。
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，并將其所有值轉換為列表。
如果它已經存在 - 數據被合并。這里有兩個選項，一個，注釋掉的一個，如果值不相同/不存在，它將所有內容合并在一起。這對于很容易重復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 中有重復項gifts，也應該包括它們。
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