合并基于一个键/值对的python词典列表？

Question

我在python 2.6中有两个字典列表，我想根据对应于另一个键的一个键的最大值合并它们。 列表如下：

[{shape: square, color: red, priority: 2},
{shape: circle, color: blue, priority: 2},
{shape: triangle, color: green, priority: 2}]

[{shape: square, color: green, priority: 3},
{shape: circle, color: red, priority: 1}]

我试图得到这样的输出：

[{shape: square, color: green, priority: 3},
{shape: circle, color: blue, priority: 2},
{shape: triangle, color: green, priority: 2}]

（项目的顺序并不重要。）

换句话说，我想遍历两个列表，并获取每个列表项的“颜色”，“形状”和“优先级”的字典，其中对于每个“形状”值，“优先级”的值最高）

几天以来，我一直在搜索和尝试SO上的其他事情，而我终于同意了。 我尝试了各种版本的max，key，lambda等，但是在这里可以找到的所有线程似乎都不是我想要的。

提前致谢！

Answer 1

这是一个计划。 假定您不关心命令顺序，但可以对其进行修改以关心命令。

让我们看看我们有什么。 首先，结果字典来自哪个列表并不重要，因此我们可以将它们链接起来。 其次，从形状相同的每组字典中，我们只选择一个。 看起来我们需要按形状对所有字典进行分组，然后为每个组选择优先级最高的字典。

最明显的方法是将collections.defaultdict分组，然后在列表推导中使用max选择每个组中的最佳dict。 稍微棘手的是itertools.groupby形状和优先级排序，然后按itertools.groupby按形状分组，然后从每个组中选择第一个元素：

from itertools import chain, groupby 

sorted_dicts = sorted(chain(list1, list2), 
                      key=lambda d: (d['shape'], -d['priority'])) 
groups = groupby(sorted_dicts, key=lambda d: d['shape'])
merged = [next(g) for _, g in groups]

Answer 2

只需对合并列表使用按优先级排序的新字典，即可将每个字典保存在合并列表中：

li1=[{'shape': 'square', 'color': 'red', 'priority': 2},
{'shape': 'circle', 'color': 'blue', 'priority': 2},
{'shape': 'triangle', 'color': 'green', 'priority': 2}]

li2=[{'shape': 'square', 'color': 'green', 'priority': 3},
{'shape': 'circle', 'color': 'red', 'priority': 1}]

res={}
for di in sorted(li1+li2, key=lambda d: d['priority']):
    res[di['shape']]=di

print res.values()  

打印：

[{'color': 'blue', 'priority': 2, 'shape': 'circle'}, 
 {'color': 'green', 'priority': 3, 'shape': 'square'}, 
 {'color': 'green', 'priority': 2, 'shape': 'triangle'}]

由于这是具有唯一键的字典，因此给定形状的最后一个项目将替换具有相同形状的较早的项目。 由于项目按优先级排序，因此res字典中的{'shape': 'square', 'color': 'red', 'priority': 2}被{shape: square, color: green, priority: 3}替换{shape: square, color: green, priority: 3}因为3> 2，依此类推。

因此，您可以在Python 2.7+中的一行中完成所有操作：

{di['shape']:di for di in sorted(li1+li2, key=lambda d: d['priority'])}.values()