我有一个包含键/值对的 Python 列表：
l = [[1, 'A'], [1, 'B'], [2, 'C']]
我想将列表转换为字典，其中每个键的多个值将聚合成一个元组：
{1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}
迭代解法很简单：
l = [[1, 'A'], [1, 'B'], [2, 'C']]
d = {}
for pair in l:
if pair[0] in d:
d[pair[0]] = d[pair[0]] + tuple(pair[1])
else:
d[pair[0]] = tuple(pair[1])
print(d)
{1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}
对于这项任务，是否有更优雅的 Pythonic 解决方案？
【问题讨论】：
标签： python list dictionary type-conversion
from collections import defaultdict
d1 = defaultdict(list)
for k, v in l:
d1[k].append(v)
d = dict((k, tuple(v)) for k, v in d1.items())
d 现在包含 {1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}
d1 是一个以列表为值的临时默认字典，将在最后一行转换为元组。这样，您将追加到列表，而不是在主循环中重新创建元组。
【讨论】：
使用列表而不是元组作为字典值：
l = [[1, 'A'], [1, 'B'], [2, 'C']]
d = {}
for key, val in l:
d.setdefault(key, []).append(val)
print(d)
使用普通字典通常比 defaultdict 更可取，特别是如果您只构建一次，然后在以后的代码中继续读取它：
首先，普通字典的构建和访问速度更快。
其次，更重要的是，如果您尝试访问一个不存在的密钥，而不是静默创建该密钥，那么后面的读取操作将出错。普通字典可让您明确说明何时要创建键值对，而 defaultdict 始终在任何类型的访问中隐式创建它们。
【讨论】：
d.setdefault(key,[]).append(val)和d.get(key,[]).append(val)有什么区别/优势？
setdefault() 的优点是使用 .get() 不起作用：\
.get() 仅从字典中检索值。如果给定键没有条目，get 将愉快地返回新列表并允许将值附加到该列表，但不会更新字典以实际包含新列表，因此新列表将在之后被垃圾回收追加新值。
这种方法比较高效，也比较紧凑：
reduce(lambda x, (k,v): x[k].append(v) or x, l, defaultdict(list))
在 Python3 中，这变为（明确导出）：
dict(functools.reduce(lambda x, d: x[d[0]].append(d[1]) or x, l, collections.defaultdict(list)))
请注意，reduce 已移至 functools，并且 lambda 不再接受元组。此版本在 2.6 和 2.7 中仍然有效。
【讨论】：
输入列表中的键是否已经排序？如果是这种情况，您就有了一个实用的解决方案：
import itertools
lst = [(1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'C')]
dct = dict((key, tuple(v for (k, v) in pairs))
for (key, pairs) in itertools.groupby(lst, lambda pair: pair[0]))
print dct
# {1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}
【讨论】：
import operator，你可以写itertools.groupby(sorted(lst), operator.itemgetter(0))
我创建了一个值列表，如下所示：
performance_data = driver.execute_script('return window.performance.getEntries()')
然后我必须将数据（名称和持续时间）存储在具有多个值的字典中：
dictionary = {}
for performance_data in range(3):
driver.get(self.base_url)
performance_data = driver.execute_script('return window.performance.getEntries()')
for result in performance_data:
key=result['name']
val=result['duration']
dictionary.setdefault(key, []).append(val)
print(dictionary)
【讨论】：
我的数据在 Pandas.DataFrame 中
myDict = dict()
for idin set(data['id'].values):
temp = data[data['id'] == id]
myDict[id] = temp['IP_addr'].to_list()
myDict
给我一个包含键、ID、映射到 >= 1 IP_addr 的字典。第一个 IP_addr 是 Guaranteed。即使temp['IP_addr'].to_list() == []
{'fooboo_NaN': ['1.1.1.1', '8.8.8.8']}
【讨论】：