如何在python中处理字典的多个键？

Question

如果发现重复键，我一直在寻找如何为 Dict 中的单个键添加多个 val。

举个例子：

list_1 = ['4', '6' ,'8', '8']
list_2 = ['a', 'b', 'c', 'd']
new_dict = dict(zip(list_1,list_2))
...output...
{'8': 'd', '4': 'a', '6': 'b'}

预期输出：

{'8': 'c,d', '4': 'a', '6': 'b'}

为了处理上述两个列表并将它们组合成一个字典，我将面临一定的挑战，我们不能在字典的“键”中包含两个 8，这是一种默认行为，我明白为什么！ ！

处理这种情况的一些选项是：

1) 查找dict中是否已经存在'key'，如果存在，则将新的val附加到'key'

2) 创建一个可变对象来引用每个键，这样您就可以拥有多个 dup 键~~不是我的用例

那么，我怎样才能使用选项#1 获得预期的输出？

Answer 1

defaultdict/dict.setdefault

让我们开始吧：

1. 连续迭代项目
2. 附加属于同一键的字符串值
3. 完成后，遍历每个键值对并将所有内容连接在一起以获得最终结果。

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)   
for i, j in zip(list_1, list_2):
    d[i].append(j)

defaultdict 使事情变得简单，并且在追加时效率很高。如果您不想使用defaultdict，请改用dict.setdefault（但这有点效率低下）：

d = {}
for i, j in zip(list_1, list_2):
    d.setdefault(i, []).append(j)

new_dict = {k : ','.join(v) for k, v in d.items()})
print(new_dict)
{'4': 'a', '6': 'b', '8': 'c,d'}

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熊猫DataFrame.groupby + agg

如果您想要大容量的性能，请尝试使用 pandas：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A' : list_1, 'B' : list_2})
new_dict = df.groupby('A').B.agg(','.join).to_dict()

print(new_dict)
{'4': 'a', '6': 'b', '8': 'c,d'}

Answer 2

您可以使用for 循环来遍历两个列表：

list_1 = ['4', '6' ,'8', '8']
list_2 = ['a', 'b', 'c', 'd']

new_dict = {}
for k, v in zip(list_1, list_2):
    if k in new_dict:
        new_dict[k] += ', ' + v
    else:
        new_dict[k] = v

大型词典可能存在效率问题，但在简单的情况下就可以正常工作。

感谢@Ev。 Kounis 和@bruno desthuilliers 指出了对原始答案的一些改进。

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coldspeed 的回答比我的效率高，我把这个留在这里，因为它仍然是正确的，我看不出删除它的意义。

Answer 3

尝试使用setdefault字典函数并获取它的索引，然后使用try，除了检查idx是否存在之外，我没有每次都获取元素的索引，因为有重复并且在最后我对其进行格式化，使其输出类似于您想要的输出：

new_dict = {}
list_1 = ['4', '6' ,'8', '8']
list_2 = ['a', 'b', 'c', 'd']
for i in list_1:
   try:
      idx+=1
   except:
      idx = list_1.index(i)
   new_dict.setdefault(i, []).append(list_2[idx])
print({k:', '.join(v) for k,v in new_dict.items()})

输出：

{'4': 'a', '6': 'b', '8': 'c, d'}