如何在python中处理字典的多个键？

Question

如果找到重复的密钥，我一直在搜索如何为Dict中的单个密钥添加多个val。

我们举一个例子：

list_1 = ['4', '6' ,'8', '8']
list_2 = ['a', 'b', 'c', 'd']
new_dict = dict(zip(list_1,list_2))
...output...
{'8': 'd', '4': 'a', '6': 'b'}

预期产出：

{'8': 'c,d', '4': 'a', '6': 'b'}

为了处理上面两个列表并将它们组合成一个字典，我将面临一个特定的挑战，即我们不能在dict的'key'中有两个8，这是默认行为，我理解为什么！ ！

处理此类方案的一些选项包括：

1）查找dict中是否已存在'key'，如果是，则将新val附加到'key'

2）创建一个可变对象来引用每个键，这样你就可以拥有多个双键~~不是我的用例

那么，我如何使用选项＃1进行预期输出？

Answer 1

defaultdict / dict.setdefault

让我们跳进去吧：

1. 连续迭代项目
2. 追加属于同一个键的字符串值
3. 完成后，迭代每个键值对并将所有内容连接在一起以获得最终结果。

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)   
for i, j in zip(list_1, list_2):
    d[i].append(j)

defaultdict使事情变得简单，并且附加效率很高。如果您不想使用defaultdict，请改用dict.setdefault（但这样效率会更低）：

d = {}
for i, j in zip(list_1, list_2):
    d.setdefault(i, []).append(j)

new_dict = {k : ','.join(v) for k, v in d.items()})
print(new_dict)
{'4': 'a', '6': 'b', '8': 'c,d'}

Pandas DataFrame.groupby + agg

如果您想要高容量的表现，请尝试使用pandas：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A' : list_1, 'B' : list_2})
new_dict = df.groupby('A').B.agg(','.join).to_dict()

print(new_dict)
{'4': 'a', '6': 'b', '8': 'c,d'}

Answer 2

您可以使用遍历两个列表的for循环来执行此操作：

list_1 = ['4', '6' ,'8', '8']
list_2 = ['a', 'b', 'c', 'd']

new_dict = {}
for k, v in zip(list_1, list_2):
    if k in new_dict:
        new_dict[k] += ', ' + v
    else:
        new_dict[k] = v

对于庞大的词典可能存在效率问题，但在简单的情况下它会正常工作。

感谢@Ev。 Kounis和@bruno desthuilliers指出了对原始答案的一些改进。

coldspeed的回答比我的回答更有效，我把这个保留在这里，因为它仍然是正确的，我没有看到删除它的重点。

Answer 3

尝试使用setdefault字典函数并获取它的索引，然后使用try和除了检查是否存在idx之外，我每次都没有得到元素的索引因为有重复项，最后我将其格式化，以便输出如您想要的输出：

new_dict = {}
list_1 = ['4', '6' ,'8', '8']
list_2 = ['a', 'b', 'c', 'd']
for i in list_1:
   try:
      idx+=1
   except:
      idx = list_1.index(i)
   new_dict.setdefault(i, []).append(list_2[idx])
print({k:', '.join(v) for k,v in new_dict.items()})

输出：

{'4': 'a', '6': 'b', '8': 'c, d'}