如何总结字典元素

Question

在Python中,我有一个dicts列表:

dict1 = [{'a':2, 'b':3},{'a':3, 'b':4}]

我想要一个最终的dict,它将包含所有dicts的总和.即结果将是:{'a':5, 'b':7}

注意:列表中的每个字典都包含相同数量的键值对.

Answer 1

您可以使用collections.Counter

counter = collections.Counter()
for d in dict1: 
    counter.update(d)

或者,如果您更喜欢oneliners:

functools.reduce(operator.add, map(collections.Counter, dict1))

Answer 2

有点难看,但是单行:

dictf = reduce(lambda x, y: dict((k, v + y[k]) for k, v in x.iteritems()), dict1)

Answer 3

sum()添加多个dicts时,利用应该会获得更好的性能

>>> dict1 = [{'a':2, 'b':3},{'a':3, 'b':4}]
>>> from operator import itemgetter
>>> {k:sum(map(itemgetter(k), dict1)) for k in dict1[0]}        # Python2.7+
{'a': 5, 'b': 7}
>>> dict((k,sum(map(itemgetter(k), dict1))) for k in dict1[0])  # Python2.6
{'a': 5, 'b': 7}

加入斯蒂芬的建议

>>> {k: sum(d[k] for d in dict1) for k in dict1[0]}            # Python2.7+
{'a': 5, 'b': 7}
>>> dict((k, sum(d[k] for d in dict1)) for k in dict1[0])      # Python2.6
{'a': 5, 'b': 7}

我认为Stephan的Python2.7代码版本读得非常好

Answer 4

这可能有所帮助:

def sum_dict(d1, d2):
    for key, value in d1.items():
        d1[key] = value + d2.get(key, 0)
    return d1

>>> dict1 = [{'a':2, 'b':3},{'a':3, 'b':4}]
>>> reduce(sum_dict, dict1)
{'a': 5, 'b': 7}

Answer 5

以下代码显示了一种方法:

dict1 = [{'a':2, 'b':3},{'a':3, 'b':4}]

final = {}
for k in dict1[0].keys():           # Init all elements to zero.
    final[k] = 0
for d in dict1:
    for k in d.keys():
        final[k] = final[k] + d[k]  # Update the element.

print final

这输出:

{'a': 5, 'b': 7}

如你所愿.

或者,受kriss的启发,更好但仍然可读:

dict1 = [{'a':2, 'b':3},{'a':3, 'b':4}]

final = {}
for d in dict1:
    for k in d.keys():
        final[k] = final.get(k,0) + d[k]

print final

我松了原始的,可读的Python的日子:-)

Answer 6

我对针对大型列表的建议 Counter、reduce 和 sum 方法的性能感兴趣。也许其他人也对此感兴趣。你可以看看这里：https : //gist.github.com/torstenrudolf/277e98df296f23ff921c

我为此字典列表测试了三种方法：

dictList = [{'a': x, 'b': 2*x, 'c': x**2} for x in xrange(10000)]

sum 方法表现出最好的性能，其次是reduce，而Counter 是最慢的。下面显示的时间以秒为单位。

In [34]: test(dictList)
Out[34]: 
{'counter': 0.01955194902420044,
 'reduce': 0.006518083095550537,
 'sum': 0.0018319153785705566}

但这取决于字典中的元素数量。sum 方法比reduce 慢得更快。

l = [{y: x*y for y in xrange(100)} for x in xrange(10000)]

In [37]: test(l, num=100)
Out[37]: 
{'counter': 0.2401433277130127,
 'reduce': 0.11110662937164306,
 'sum': 0.2256883692741394}

Answer 7

您还可以使用 pandas sum函数来计算总和：

import pandas as pd
# create a DataFrame
df = pd.DataFrame(dict1)
# compute the sum and convert to dict.
dict(df.sum())

这导致：

{'a': 5, 'b': 7}

它也适用于浮点：

dict2 = [{'a':2, 'b':3.3},{'a':3, 'b':4.5}]
dict(pd.DataFrame(dict2).sum())

给出正确的结果：

{'a': 5.0, 'b': 7.8}