Question

我试图找到2个字典列表之间的区别。我在这个论坛中找到了一些信息，但没有达到我的目的。

incoming_rows = [{'column_name': 'LOAD_ID', 'data_type': 'int', 'table_name': 'CONFIG'},
            {'column_name': 'ROW_NUMBER', 'data_type': 'int', 'table_name': 'CONFIG'},
            {'column_name': 'CREATE_DATE', 'data_type': 'VARCHAR(20)', 'table_name': 'CONFIG'},
            {'column_name': 'CONFIG_TYPE', 'data_type': 'varchar(1)', 'table_name': 'CONFIG'},
            {'column_name': 'CONFIG_ID', 'data_type': 'numeric(10,0)', 'table_name': 'CONFIG'}
            ]

available_row = [{'column_name': 'LOAD_ID', 'data_type': 'int', 'table_name': 'CONFIG'},
             {'column_name': 'ROW_NUMBER', 'data_type': 'int', 'table_name': 'CONFIG'},
             {'column_name': 'CREATE_DATE', 'data_type': 'date', 'table_name': 'CONFIG'}
             ]

这里我需要将incoming_rows与available_row字典列表进行比较，差异想要列在另一个dict格式列表中。这里我的表名是唯一的。条件： 1.任何新添加的列。 2.数据类型的任何变化如果这两个条件为真，则expected_row应仅包含这些已更改的行。

# expected output
expected_row=[{'column_name': 'CONFIG_TYPE', 'data_type': 'varchar(1)', 'table_name': 'CONFIG'},
          {'column_name': 'CONFIG_ID', 'data_type': 'numeric(10,0)', 'table_name': 'CONFIG'},
          {'column_name': 'CREATE_DATE', 'data_type': 'VARCHAR(20)', 'table_name': 'CONFIG'}
        ]

Answer 1

一套是这个问题的完美解决方案。不幸的是，python不允许你将字典添加到集合中，因为它们是可变的，并且它们的哈希码可能在插入和查找之间发生变化。

如果你＆＃34;冻结＆＃34;要使它们不可变的项目，然后可以将它们添加到设置对象而不是列表;然后使用减号运算符取一组差异：

In [20]: i_set = { frozenset(row.items()) for row in incoming_rows }

In [21]: a_set = { frozenset(row.items())  for row in available_row }

In [22]: (i_set - a_set)
Out[22]: 
{frozenset({('column_name', 'CONFIG_ID'),
            ('data_type', 'numeric(10,0)'),
            ('table_name', 'CONFIG')}),
 frozenset({('column_name', 'CREATE_DATE'),
            ('data_type', 'VARCHAR(20)'),
            ('table_name', 'CONFIG')}),
 frozenset({('column_name', 'CONFIG_TYPE'),
            ('data_type', 'varchar(1)'),
            ('table_name', 'CONFIG')})}

编辑：取消冻结：

In [25]: [dict(i) for i in i_set - a_set]
Out[25]: 
[{'column_name': 'CONFIG_ID',
  'data_type': 'numeric(10,0)',
  'table_name': 'CONFIG'},
 {'column_name': 'CREATE_DATE',
  'data_type': 'VARCHAR(20)',
  'table_name': 'CONFIG'},
 {'column_name': 'CONFIG_TYPE',
  'data_type': 'varchar(1)',
  'table_name': 'CONFIG'}]

Answer 2

对于大型数据集，尤其是在处理数字数据时，使用第三方库可能会发现更好的性能。例如，熊猫直接接受目录列表：

import pandas as pd

# convert lists of dictionaries to dataframes
df_incoming, df_available = map(pd.DataFrame, (incoming_rows, available_row))

# merge data, adding indicator, and filter
res = df_available.merge(df_incoming, indicator=True, how='outer')
res = res[res['_merge'] == 'right_only']

print(res)

   column_name      data_type table_name      _merge
3  CREATE_DATE    VARCHAR(20)     CONFIG  right_only
4  CONFIG_TYPE     varchar(1)     CONFIG  right_only
5    CONFIG_ID  numeric(10,0)     CONFIG  right_only

如果您需要词典列表作为输出：

print(res.drop('_merge', 1).to_dict('records'))

[{'column_name': 'CREATE_DATE', 'data_type': 'VARCHAR(20)', 'table_name': 'CONFIG'},
 {'column_name': 'CONFIG_TYPE', 'data_type': 'varchar(1)', 'table_name': 'CONFIG'},
 {'column_name': 'CONFIG_ID', 'data_type': 'numeric(10,0)', 'table_name': 'CONFIG'}]

Answer 3

for incoming_d, available_d in zip(incoming_rows, available_row):
    for k,v in incoming_d:
        if k in available_d and available_d[k] == v:
            # this key is in both dicts
        else:
            # something went wrong

请注意，这需要您的列表具有相同的顺序。如果订单在列表中不重要，那么您必须嵌套for循环（并且复杂性变得更高）

for incoming_d in incoming_rows:
    for available_d in available_rows:
        ...

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3 个答案: