根据键值合并两个字典列表答案

【问题标题】：Merge two list of dictionary based on key values根据键值合并两个字典列表
【发布时间】：2021-09-17 15:13:32
【问题描述】：

我有两个字典列表：

a =[{ 'id': "1", 'date': "2017-01-24" },{ 'id': "2", 'date': "2018-01-24" },{ 'id': "3", 'date': "2019-01-24" }]
b =[{ 'id': "1", 'name': "abc" },{ 'id': "2",'name': "xyz"},{ 'id': "4",'name': "ijk"}]

我想根据 id 合并这些字典，结果应该是：

[{ 'id': "1", 'date': "2017-01-24",'name': "abc" },{ 'id': "2", 'date': "2018-01-24",'name': "xyz" },{ 'id': "3", 'date': "2019-01-24" },{ 'id': "4",'name': "ijk"}]

如何在不迭代 python 的情况下做到这一点？

【问题讨论】：

为什么不能迭代？
这些是列表，您必须进行迭代。也许您认为存在一个漏洞，您不将理解视为迭代，但它仍然是迭代。某处您正在依次查看每个项目。
我已经编辑了我的问题。如果一个键不在另一个键中，如何获得结果。

标签： python dictionary merge

【解决方案1】：

由于 dicts 存储在列表中，您要么必须迭代，要么使用诸如 pandas 之类的矢量化方法....例如：

import pandas as pd
a =[{ 'id': "1", 'date': "2017-01-24" },{ 'id': "2", 'date': "2018-01-24" }]
b =[{ 'id': "1", 'name': "abc" },{ 'id': "2",'name': "xyz"}]

df1 = pd.DataFrame(a)
df2 = pd.DataFrame(b)
out = df1.merge(df2, on='id').to_dict('r')

结果：

[{'id': '1', 'date': '2017-01-24', 'name': 'abc'}, {'id': '2', 'date': '2018-01-24', 'name': 'xyz'}]

未经测试，我不确定这如何将速度方面与简单的迭代进行比较。迭代可能需要很长时间，但 pandas 还必须构建数据帧并将输出转换为 dict，因此需要权衡

【讨论】：