根据另一个字典列表更新字典值

Question

我有一个名为 x 的字典列表，格式为

x = [{id:3, name:’abc’, order:’’} , {id:7, name:’cde’, order:’’},  {id:10, name:’zz’, order:’’}  ] 

我有字典 y 的第二个列表

y = [{id:3, order:4}, {id:10, order:6} ]

我想要做的是根据第二个字典 (y) 中匹配 id 的顺序值更新第一个字典 (x) 中的“顺序”值

因此，在上面的示例中，x 在执行此操作后将如下所示：

 x = [{id:3, name:’abc’, order:4} , {id:7, name:’cde’, order:’’},  {id:10, name:’zz’, order:6} ]

我不断遇到错误。 任何帮助，将不胜感激。 我在 python 3.8 上

Answer 1

使用理解重建字典列表

# create a map id => order
map_order = {dict_y["id"]: dict_y["order"] for dict_y in y}

# reconstruct x using a dict comprehension whereby order is the y value with default ""
x_update = [{"id": dict_x["id"], 
             "name": dict_x["name"], 
             "order": map_order.get(dict_x["id"], "")}
            for dict_x in x]

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更新值而不创建新的x列表

在不重建所有内容的情况下更新x的值可能更有效。 细节可能取决于大小。 对于小尺寸，为了风格而去理解。

# create a map id => order
map_order = {dict_y["id"]: dict_y["order"] for dict_y in y}

for dict_x in x:
    if dict_x["id"] in map_order:
        dict_x["order"] = map_order[dict_x["id"]]

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基于熊猫的方法

此外，由于您所描述的本质上是外连接，因此您也可以使用 Pandas，在考虑大局时，这可能是更合适的数据结构。 请注意，这假设x中的"order"从不包含有用信息（因此drop ）。

import pandas as pd
pd.merge(pd.DataFrame(x).drop("order", axis=1), 
         pd.DataFrame(y), 
         how="outer"
        ).fillna("").to_dict("records"))

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有更新的熊猫

...如果x中的order确实包含有用的信息，这些信息只需要更新，但应该保持不变，以防y不存在id ：

df = pd.DataFrame(x).set_index("id")
df.update(pd.DataFrame(y).set_index("id"))
df.reset_index().to_dict("records")