如何根据另一个字典中指定给相同键的值来更改字典键？

Question

我正在尝试使用另一个字典中的键值对更新字典键。 我要合并的两个字典都嵌套在列表中：

dictionary1 = [{ '32639': {'78549': {'526' : { 'sum': 8930.40, 'min' : 2380, 'max': 74839}}}} , {'89304': {'20384': {'152' : { 'sum': 51235.20, 'min' : 4512, 'max': 362.69}}}}, { '41526': {'45315': {'364' : { 'sum': 8985.65, 'min' : 3632.32, 'max': 4558.15}}}}]

dictionary2 = [{'32639':'90283'}, {'49034': '89203'}, {'28942': '39024'}, {'41526':'24903'} ]

我希望生成的字典看起来完全像dictionary1，但是如果dictionary1中字典的关键字在dictionary2中字典的关键字中，则应该对其进行更改。

结果字典：

new_dictionary = [{ '90283': {'78549': {'526' : { 'sum': 8930.40, 'min' : 2380, 'max': 74839}}}} , {'89304': {'20384': {'152' : { 'sum': 51235.20, 'min' : 4512, 'max': 362.69}}}}, { '24903': {'45315': {'364' : { 'sum': 8985.65, 'min' : 3632.32, 'max': 4558.15}}}}]

我尝试过：

list1 = []
for d1, d2 in zip(dictionary1, dictionary2):
    for key, value in d1.iteritems():
        new_dict = {}
        if key in d2:
            new_dict[d2[key]] = value
            list1.append(new_dict)
        else:
            new_dict[key] = value
            list1.append(new_dict)

但是，它不起作用，但是在此示例数据上却起作用，但是该程序仅基于dictionary2的长度来循环访问dictionary1。 因此，我尝试使用包含841个词典（词典1）的列表和53个词典（词典2）的列表来运行此列表，并且它只会在退出之前转换词典1中的前53个键。

Answer 1

尝试这样的事情：

ds1 = [{ '32639': {'78549': {'526' : { 'sum': 8930.40, 'min' : 2380, 'max': 74839}}}} , {'89304': {'20384': {'152' : { 'sum': 51235.20, 'min' : 4512, 'max': 362.69}}}}, { '41526': {'45315': {'364' : { 'sum': 8985.65, 'min' : 3632.32, 'max': 4558.15}}}}]

ds2 = [{'32639':'90283'}, {'49034': '89203'}, {'28942': '39024'}, {'41526':'24903'} ]

def trans(ds1, ds2):
    for d1 in ds1:
        for d2 in ds2:
            ckeys = d1.keys() & d2.keys()
            ukeys = d1.keys() - d2.keys()
            for ck in ckeys:
                yield (d2[ck], d1[ck])
            for uk in ukeys:
                yield (uk, d1[uk])
print(dict(trans(ds1, ds2)))

我得到了输出：

{'90283': {'78549': {'526': {'sum': 8930.4, 'min': 2380, 'max': 74839}}}, '32639': {'78549': {'526': {'sum': 8930.4, 'min': 2380, 'max': 74839}}}, '89304': {'20384': {'152': {'sum': 51235.2, 'min': 4512, 'max': 362.69}}}, '41526': {'45315': {'364': {'sum': 8985.65, 'min': 3632.32, 'max': 4558.15}}}, '24903': {'45315': {'364': {'sum': 8985.65, 'min': 3632.32, 'max': 4558.15}}}}