Python字典合并：8种无忧无虑的姿势

2023-06-14 03:58:38

合并字典的8种强大方法

在Python的浩瀚数据结构世界中，字典脱颖而出，因为它提供了高效存储和检索键值对的能力。合并字典是一种常见的操作，尤其是在需要整合来自不同来源的数据时。本文将深入探讨8种合并字典的方法，让您轻松掌握数据整合的艺术。

方法一：update() 方法

update()方法是合并字典最直接的方式。它将另一个字典作为参数，将其键值对添加到当前字典中。如果键重复，则更新其值。这种方法简单易用，是合并小型字典的理想选择。

代码示例：

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

dict1.update(dict2)

print(dict1)  # 输出：{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

方法二：+ 运算符

+运算符提供了另一种简洁的合并方式。它将两个字典连接成一个新的字典，包含来自两个字典的所有键值对。如果键重复，则取第二个字典中的值。

代码示例：

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

dict3 = dict1 + dict2

print(dict3)  # 输出：{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

方法三：dict() 函数

dict()函数可以从键值对元组列表中创建一个字典。我们可以使用它来合并字典，只需将两个字典的键值对元组连接起来即可。

代码示例：

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

dict3 = dict(list(dict1.items()) + list(dict2.items()))

print(dict3)  # 输出：{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

方法四：ChainMap() 函数

ChainMap()函数创建了一个链式映射，将多个字典链接在一起。它允许我们通过索引链式映射来访问所有字典中的键值对。

代码示例：

import collections

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

chain_map = collections.ChainMap(dict1, dict2)

print(chain_map['a'])  # 输出：1
print(chain_map['d'])  # 输出：4

方法五：itertools.chain() 函数

itertools.chain()函数可以将多个迭代器链接成一个新迭代器。我们可以使用它来合并字典的键值对，然后创建新的字典。

代码示例：

import itertools

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

dict3 = dict(itertools.chain(dict1.items(), dict2.items()))

print(dict3)  # 输出：{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

方法六：zip() 函数

zip()函数将多个迭代器中的元素一一对应，形成新的元组列表。我们可以使用它来合并字典的键值对，然后创建新的字典。

代码示例：

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

dict3 = dict(zip(dict1.keys() + dict2.keys(), dict1.values() + dict2.values()))

print(dict3)  # 输出：{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

方法七：copy.deepcopy() 函数

copy.deepcopy()函数可以创建字典的深度副本。我们可以使用它来合并字典，同时保持原有字典不变。

代码示例：

import copy

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

dict3 = copy.deepcopy(dict1)
dict3.update(dict2)

print(dict3)  # 输出：{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
print(dict1)  # 输出：{'a': 1, 'b': 2}

方法八：pandas 库

pandas是一个强大的数据分析库，提供了合并字典的便利函数。我们可以使用concat()函数将两个字典合并为一个DataFrame。

代码示例：

import pandas as pd

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

df1 = pd.DataFrame(dict1, index=[0])
df2 = pd.DataFrame(dict2, index=[0])

df3 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(df3)  # 输出：   a  b  c  d
            # 0  1  2  3  4