在python的一个循环中迭代两个字典答案

【问题标题】：Iterate over two dictionaries in one loop in python在python的一个循环中迭代两个字典
【发布时间】：2016-11-08 14:42:41
【问题描述】：

我有两本词典。一个有 chapter_id 和 book_id：{99: 7358, 852: 7358, 456: 7358}。这里仅以一本书为例，但还有很多。还有一个相同的chapter_id和一些信息：{99: [John Smith, 20, 5], 852: [Clair White, 15, 10], 456: [Daniel Dylan, 25, 10]}。章节 ID 在所有书籍中都是唯一的。我必须以每本书从它包含的所有章节中获取信息的方式来组合它。像{7358:[[99,852,456],[John Smith, Claire White, Daniel Dylan],[20,15,25],[5,10,10]]} 这样的东西。我也有一个带有字典的文件，其中每本书都有它所有章节的 ID。我知道如何通过遍历两个字典（它们曾经是列表）来做到这一点。但这需要很长时间。这就是为什么它们现在是字典，我想我可以只用一个循环遍历所有章节。但在我的脑海中，我总是回到循环阅读书籍和章节。任何想法都非常感谢！最后的结果我会写在文件里，所以是嵌套字典还是别的什么的都不是很重要。或者至少我是这么认为的。

【问题讨论】：

尝试将字典压缩在一起，然后遍历结果。可能仍然很贵，但值得一试。实际上，它可能会通过生成器进行惰性操作，因此它实际上可能非常便宜。
你的第一个 dict 是一个 dicts 列表：这是一个错字吗？
@brianpck 是的，对不起

标签： python loops dictionary

【解决方案1】：

如果您愿意使用其他软件包，那么您可能想看看pandas，它可以让您轻松快速地做很多事情。这是基于您提供的数据的示例...

import pandas as pd
d1 = {99: 7358, 852: 7358, 456: 7358}
df1 = pd.DataFrame.from_dict(d1, "index")
df1.reset_index(inplace=True)

d2 = {99: ["John Smith", 20, 5], 852: ["Clair White", 15, 10], 456: ["Daniel Dylan", 25, 10]}
df2 = pd.DataFrame.from_dict(d2, "index")
df2.reset_index(inplace=True)

df = df1.merge(df2, left_on="index", right_on="index")
df.columns = ["a", "b", "c", "d", "e"]

# all data for 7358 (ie subsetting)
df[df.b == 7358]
# all names as a list
list(df[df.b == 7358].c)

【讨论】：

帮助很大！ 45 秒而不是 20 小时。我很震惊 :) 但我不确定为什么需要 reset_index 步骤
很高兴它工作:)，使用 reset_index 将其从行索引变为列，以便稍后进行合并。可能可以合并行名，但没有在文档上花费太多时间来刷新我对如何执行此操作的记忆:)。如需进一步检查pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…和pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html

【解决方案2】：

您总是可以遍历字典键，因为两个字典中都出现了相同的键：

for chapter_id in dict1:
    book_id = dict1[chapter_id]
    chapter_info = dict2[chapter_id]

【讨论】：

【解决方案3】：

from collections import defaultdict

def append_all(l, a):
    if len(l) != len(a):
        raise ValueError
    for i in range(len(l)):
        l[i].append(a[i])


final_dict = defaultdict(lambda: [[],[],[],[]])
for chapter, book in d1.items():
    final_dict[book][0].append(chapter)
    append_all(final_dict[book][1:], d2[chapter])

您只需要遍历章节。您可以用显式附加替换 append_all 函数，但这样做似乎很难看。我很惊讶没有办法解决这个问题，但可能只是我错过了在这里使用zip 的聪明方法。

【讨论】：