【问题标题】：Compare keys and values from multiple dicts inside a list比较列表中多个字典的键和值
【发布时间】：2021-11-13 11:43:04
【问题描述】：

我有一个列表，里面有多个字典。

这是我的清单：

[{'clicks': 1.2195121951219512, 'conversions': 1.4227642276422763, 'cpc': 2.2357723577235773, 'cpm': 4.471544715447155, 'reach': 90.65040650406505}, 
{'clicks': 1.2048192771084338, 'conversions': 1.4056224899598393, 'cpc': 2.208835341365462, 'cpm': 5.622489959839357, 'reach': 89.5582329317269}]

我的最终目标是制作一个 dict 与上述字典的平均值。

例子：

[{'clicks': 1.2048192771084338, 'conversions': 1.4056224899598393, 'cpc': 2.208835341365462, 'cpm': 5.622489959839357, 'reach': 89.5582329317269}]

我的问题是：如何一次访问和比较来自多个字典的键？有没有更好的方法？

【问题讨论】：

你是什么意思？你想创建一个新的字典，包含它们在上面给定的字典列表中各自值的平均值吗？
是的，我需要创建一个新字典，其中包含上述列表中的平均值。例如：列表中两个字典中的“cpc”，然后将它们平均出来@GhostOps
你想怎么比较？
使用密钥。示例中的两个列表都包含 CPC、Conversions 键。 @DejeneT。
我认为这回答了你的问题stackoverflow.com/questions/34139512/…

标签： python list dictionary key key-value

【解决方案1】：

我希望下面的代码可以帮助你理解如何找到多个dict项列表的平均值

# your list of dict items
dlist = [{'clicks': 1.2195121951219512, 'conversions': 1.4227642276422763, 'cpc': 2.2357723577235773, 'cpm': 4.471544715447155, 'reach': 90.65040650406505}, 
{'clicks': 1.2048192771084338, 'conversions': 1.4056224899598393, 'cpc': 2.208835341365462, 'cpm': 5.622489959839357, 'reach': 89.5582329317269}]
newdict = {}
for d in dlist:
    for k, v in d.items():
        if k in newdict:
            newdict[k].append(v)
        else:
            newdict[k] = [v]
            
# find average from the new dict
for key, value in newdict.items():
    newdict[key] = sum(value)/len(value)
print(newdict)

输出

{'clicks': 1.2121657361151925,
 'conversions': 1.4141933588010578,
 'cpc': 2.2223038495445193,
 'cpm': 5.047017337643256,
 'reach': 90.10431971789598}

【讨论】：

【解决方案2】：

如果列表中的所有字典都具有相同的键，则可以使用：

from statistics import mean

lst = [
    {
        "clicks": 1.2195121951219512,
        "conversions": 1.4227642276422763,
        "cpc": 2.2357723577235773,
        "cpm": 4.471544715447155,
        "reach": 90.65040650406505,
    },
    {
        "clicks": 1.2048192771084338,
        "conversions": 1.4056224899598393,
        "cpc": 2.208835341365462,
        "cpm": 5.622489959839357,
        "reach": 89.5582329317269,
    },
]

out = {k: mean(d[k] for d in lst) for k in lst[0]}
print(out)

打印：

{
    "clicks": 1.2121657361151925,
    "conversions": 1.4141933588010578,
    "cpc": 2.2223038495445193,
    "cpm": 5.047017337643256,
    "reach": 90.10431971789598,
}

【讨论】：

这对我有用。虽然我不能使用平均库，因为我需要学习手动完成我的任务，但这帮助了我并且我学习了一个新库。非常感谢:)

【解决方案3】：

试试这个...

lst = [{'clicks': 1.2195121951219512, 'conversions': 1.4227642276422763, 'cpc': 2.2357723577235773, 'cpm': 4.471544715447155, 'reach': 90.65040650406505},
       {'clicks': 1.2048192771084338, 'conversions': 1.4056224899598393, 'cpc': 2.208835341365462, 'cpm': 5.622489959839357, 'reach': 89.5582329317269}]

res = {}
keys_ = ['clicks', 'conversions', 'cpc', 'cpm', 'reach']
for j in keys_:
    temp = [i[j] for i in lst]
    res[j] = sum(temp)/len(temp)

print(res)

或者你也可以试试这个单行代码

print({j:sum([i[j] for i in lst])/len([i[j] for i in lst]) for j in lst[0].keys()})

如果它不起作用，请告诉我...

【讨论】：