如果它们共享任何键值对,如何合并来自不同列表的多个字典?
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【中文标题】如果它们共享任何键值对,如何合并来自不同列表的多个字典?【英文标题】:How to merge multiple dictionaries from separate lists if they share any key-value pairs? 【发布时间】:2015-06-23 23:30:00 【问题描述】:如果多个列表中的字典共享一个共同的键值对,如何组合它们?
例如,这里有三个字典列表:
l1 = ['fruit':'banana','category':'B','fruit':'apple','category':'A']
l2 = ['type':'new','category':'A','type':'old','category':'B']
l3 = ['order':'2','type':'old','order':'1','type':'new']
期望的结果:
l = ['fruit':'apple','category':'A','order':'1','type':'new','fruit':'banana','category':'B','order':'2','type':'old']
棘手的部分是我希望这个函数只接受列表作为参数而不是键,因为我只想插入任意数量的字典列表而不关心哪些键名是重叠的(在这种情况下,将所有三个组合在一起的键名是“类别”和“类型”)。
我应该注意索引应该无关紧要,因为它应该只基于公共元素。
这是我的尝试:
def combine_lists(*args):
base_list = args[0]
L = []
for sublist in args[1:]:
L.extend(sublist)
for D in base_list:
for Dict in L:
if any([tup in Dict.items() for tup in D.items()]):
D.update(Dict)
return base_list
【问题讨论】:
l1
和 l3
之间没有共同对。单个列表中的所有字典都具有相同的键。有保障吗?
是的,这是故意的,因为 l1 中的字典应该能够通过 l2 中的字典与 l3 中的字典匹配(例如 'fruit':'banana','category':'B ' 与 'order':'2','type':'old' 合并为 'type':'old','category':'B' 连接它们)。假设单个列表中的所有字典都具有相同的键。
我建议您严格检查您的算法和数据结构,这样您就不必处理这样的怪事了。
这让我想起了union-find and connected components in a graph -based algorithms。虽然我没有考虑它们是否适合这种情况。另请参阅Replace list of list with “condensed” list of list while maintaining order
..特别是condense_sets()
function。注意:dict.view*()
方法返回支持某些集合操作的对象。
【参考方案1】:
对于这个问题,将字典视为元组列表很方便:
In [4]: 'fruit':'apple','category':'A'.items()
Out[4]: [('category', 'A'), ('fruit', 'apple')]
由于我们希望连接共享一个键值对的字典,我们可以将每个 元组作为图中的节点,元组对作为边。一旦你有一个图表 问题被简化为查找图的连通分量。
使用networkx,
import itertools as IT
import networkx as nx
l1 = ['fruit':'apple','category':'A','fruit':'banana','category':'B']
l2 = ['type':'new','category':'A','type':'old','category':'B']
l3 = ['order':'1','type':'new','order':'2','type':'old']
data = [l1, l2, l3]
G = nx.Graph()
for dct in IT.chain.from_iterable(data):
items = list(dct.items())
node1 = node1[0]
for node2 in items:
G.add_edge(node1, node22)
for cc in nx.connected_component_subgraphs(G):
print(dict(IT.chain.from_iterable(cc.edges())))
产量
'category': 'A', 'fruit': 'apple', 'type': 'new', 'order': '1'
'category': 'B', 'fruit': 'banana', 'type': 'old', 'order': '2'
如果你想删除 networkx 依赖,你可以使用,例如,pillmuncher's implementation:
import itertools as IT
def connected_components(neighbors):
"""
https://***.com/a/13837045/190597 (pillmuncher)
"""
seen = set()
def component(node):
nodes = set([node])
while nodes:
node = nodes.pop()
seen.add(node)
nodes |= neighbors[node] - seen
yield node
for node in neighbors:
if node not in seen:
yield component(node)
l1 = ['fruit':'apple','category':'A','fruit':'banana','category':'B']
l2 = ['type':'new','category':'A','type':'old','category':'B']
l3 = ['order':'1','type':'new','order':'2','type':'old']
data = [l1, l2, l3]
G =
for dct in IT.chain.from_iterable(data):
items = dct.items()
node1 = items[0]
for node2 in items[1:]:
G.setdefault(node1, set()).add(node2)
G.setdefault(node2, set()).add(node1)
for cc in connected_components(G):
print(dict(cc))
打印与上面相同的结果。
【讨论】:
以上是关于如果它们共享任何键值对,如何合并来自不同列表的多个字典?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
dplyr | tidyverse:将键值对集合成单个键值(长格式)