Question

我有不同的词典，其中键是pandas timestamp，值是函数，它接受所有一个输入参数。

In [172]: from collections import OrderedDict

In [173]: import pandas as pd

In [174]: def f(x):
     ...:     pass
     ...: def g(x):
     ...:     pass
     ...: def h(x):
     ...:     pass
     ...: 

In [175]: dictionary = OrderedDict(zip(keys, [f, g, h]))

In [176]: def l(x):
     ...:     pass
     ...: 

In [177]: dictionary2 = OrderedDict(zip(pd.date_range('20190101', '20200101', freq='BA'), [l]))

现在我想用dictionary更新dictionary2，如果他们共享密钥，更新的字典应该保存一个函数，该函数是其他函数的总和。如果我做一个简单的更新，它只会覆盖它：

In [178]: dictionary.update(zip(dictionary2.keys(), dictionary2.values()))

In [179]: dictionary
Out[179]: 
OrderedDict([(Timestamp('2018-12-31 00:00:00', freq='BA-DEC'),
              <function __main__.f>),
             (Timestamp('2019-12-31 00:00:00', freq='BA-DEC'),
              <function __main__.l>),
             (Timestamp('2020-12-31 00:00:00', freq='BA-DEC'),
              <function __main__.h>)])

然而，我想要的是我们得到一个新函数（名称无关紧要），在这种情况下，它是g和l的总和。有两个问题：

是否有另一种定义函数总和的方法：

In [180]: def H(f, g):
     ...:     def _h(x):
     ...:         return f(x) + g(x)
     ...:     return _h
     ...: 

In [181]:

如何以pythonic方式更新dict。

Answer 1

我能想到的最简单的解决方案是使用字典理解来处理重叠的键，然后使用dictionary更新dictionary2，然后重叠。

要查找总和：

sums = {k: lambda x, f1=dictionary[k], f2=dictionary2[k]: f1(x) + f2(x) for k in dictionary2 if k in dictionary}

lambda应该没问题，因为你明确声明函数的名称是无关紧要的。我稍微作弊并使用lambda的默认参数预先提取字典值，其值在每次理解迭代中立即绑定。如果我在lambda中完成了dictionary[k](x) + dictionary2[k](x)，那么函数只会在调用lambda时绑定，此时dictionary的值将会丢失。

你做这笔钱的方式可能比我在这里提出的更具Pythonic的lambth有两个额外的参数：

def s(f, g):
    def h(x): return f(x) + g(x)
    return h
sums = {k: s(dictionary[k], dictionary2[k]) for k in dictionary2 if k in dictionary}

更新：

dictionary.update(dictionary2)
dictionary.update(sums)

用函数求和更新dict的pythonic方法

1 个答案: