比较2个基于所选关键字的字典列表，不带for循环

Question

假设我有两个字典列表：

Dict1=[
{"name": "James","age": "21"},
{"name": "Evelyn","age": "28"},
{"name": "William","age": "31"}
]
Dict2=[
{"name": "James","age": "21","city":"NYC","Gender":"M"},
{"name": "William","age": "25","city":"NYC","Gender":"M"},
{"name": "Ella","age": "17","city":"NYC","Gender":"F"}
]

我如何才能仅根据名称关键字对它们进行比较，并从dict2中获得整个条目，在这种情况下，结果必须是：

new_dict=[
{"name": "James","age": "21","city":"NYC","Gender":"M"},
{"name": "William","age": "25","city":"NYC","Gender":"F"},
]

我正在寻找一种基于一个或多个选定的键进行比较的方法，而不使用for循环。

Answer 1

如果不循环，您想做的事情是不可能的。您最终可以通过使用库或复杂的方式隐藏循环，但最简单的方法是循环。

现在有坏的循环方式和好的循环方式。坏的方法是针对Dict2的每个元素检查Dict1的每个元素(O(n*m(复杂性(。

一个好的方法是构造Dict1中名称的set索引，并使用它们来匹配Dict2:的名称

names = set(d['name'] for d in Dict1)
new_dict = [d for d in Dict2 if d['name'] in names]

输出：

>>> new_dict
[{'name': 'James', 'age': '21', 'city': 'NYC', 'Gender': 'M'},
{'name': 'William', 'age': '25', 'city': 'NYC', 'Gender': 'M'}]

Answer 2

1. 为了清楚起见，您将列表命名为"Dicts"；。这在未来可能会变得令人困惑
2. 假设名称是唯一的，您可以使用这样的词典：

d1 = {person['name']: person for person in Dict1}
d2 = {person['name']: person for person in Dict2}
result = [person for name, person in d2.items() if name in d1]
# result is:
[
{'name': 'James', 'age': '21', 'city': 'NYC', 'Gender': 'M'},
{'name': 'William', 'age': '25', 'city': 'NYC', 'Gender': 'M'}
]

还有其他方法可以实现这一点，有些甚至更高效，但如果您需要可读性，这可能会有所帮助。

Edit：这显然使用了循环，但如果不迭代集合，就无法完成您的请求。所以我假设您只是想避免for块。

Answer 3

有点复杂，但您可以使用panda来避免使用循环：

import pandas as pd
Dict1=[
{"name": "James","age": "21"},
{"name": "Evelyn","age": "28"},
{"name": "William","age": "31"}
]
Dict2=[
{"name": "James","age": "21","city":"NYC","Gender":"M"},
{"name": "William","age": "25","city":"NYC","Gender":"M"},
{"name": "Ella","age": "17","city":"NYC","Gender":"F"}
]
df1 = pd.DataFrame(Dict1)
df2 = pd.DataFrame(Dict2)
df = df2[df2['name'].isin(df1['name'])]
print(df.to_dict(orient="records"))

输出：

[{'name': 'James', 'age': '21', 'city': 'NYC', 'Gender': 'M'}, {'name': 'William', 'age': '25', 'city': 'NYC', 'Gender': 'M'}]