Python将2个字典列表合并为一个字典列表的最快方法

Question

ldict1 = [{"id":1, "name":"apple", "colour": "", "type": ""}, 
          {"id":2, "name":"orange", "colour": "", "type":""}]
ldict2 = [{"id":1, "colour":"red", "type":"fruit"}, 
          {"id":2, "colour":"orange", "type":"fruit"}]

上面是我想要合并的两种类型的字典列表的示例。两者的 id 相同。两者的长度都很长。我只能想到嵌套 for 循环，但这可能需要时间。合并相同内容的最快方法是什么？

预期的

ldict = [{"id":1, "name":"apple", "colour": "red", "type": "fruit"}, 
         {"id":2, "name":"orange", "colour": "orange", "type":"fruit"}]

请注意，两个列表始终具有相同的 id 顺序。ldict1另外，我想添加from缺少的细节ldict2。这些键始终为空，ldict1需要用 来填充ldict2。

Answer 1

你可以尝试：

out = [{**i, **j} for i,j in zip(ldict1, ldict2)]

或者如果您的 Python>=3.9：

out = [i | j for i,j in zip(ldict1, ldict2)]

输出：

[{'id': 1, 'name': 'apple', 'colour': 'red', 'type': 'fruit'},
 {'id': 2, 'name': 'orange', 'colour': 'orange', 'type': 'fruit'}]

id请注意，只有当s 与每对i-匹配时，这才有效j。此外，如果某个键在 和 中都有值i，则仅保留j来自的值。j

另外，（可能与双循环没有什么不同，但是）如果ids 不匹配，我们可以使用 pandas 模块并使用它的fillna方法：

import pandas as pd
out = pd.DataFrame(ldict1).replace('', float('nan')).fillna(pd.DataFrame(ldict2)).to_dict('records')