Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Оглавление
  • Объединение словарей в Python 3.9+
  • Объединение словарей Python с распаковкой элементов
  • Объединение словарей Python с методом update
  • Объединение словарей Python с общими ключами
  • Объединение словарей Python путем добавления значений
  • Объединение словарей Python с помощью цикла for
  • Объединение словарей Python с помощью включения словаря
  • Заключение
  1. Python
  2. Python Dictionaries

Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)

PreviousPython: Сортировка словаря по значениямNextPython: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)

Last updated 5 months ago

В этом учебном пособии вы узнаете, как использовать Python для объединения словарей. Вы узнаете, как комбинировать словари с использованием различных операторов, а также как работать со словарями, содержащими одинаковые ключи. Вы также узнаете, как добавлять значения списка при объединении словарей.

Словари Python — это невероятно важные структуры данных. Они часто используются для быстрого извлечения данных. Словари Python имеют много общих атрибутов с форматом JSON, который часто используется для хранения веб-данных. При запросе веб-API вы, вероятно, столкнетесь с данными в формате JSON. Из-за важности извлечения веб-данных умение объединять словари в Python — это важный навык, который нужно понять.

Словари Python используют сопоставление ключ:значение для хранения данных. Ключи должны быть уникальными и неизменяемыми объектами (например, строками или кортежами). Поэтому важно правильно понимать, что произойдет, когда вы объединяете ключи, которые имеют одинаковые ключи.

Оглавление

Объединение словарей в Python 3.9+

Python представил новый способ объединения словарей в Python 3.9 с использованием оператора объединения |. Объединение двух словарей с помощью оператора объединения, вероятно, является самым быстрым и чистым способом объединения двух словарей.

Давайте посмотрим, как это выглядит в Python:

# Объединение двух словарей Python с использованием оператора объединения в Python 3.9+
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

dict3 = dict1 | dict2

print(dict3)

# Возвращает: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

Мы видим, что два словаря были успешно объединены.

Как и многие другие операторы в Python, вы можете использовать комбинацию операторов |=, чтобы второй словарь объединялся с первым без необходимости повторного присвоения.

Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Объединение двух словарей Python с использованием оператора объединения в Python 3.9+
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

dict1 |= dict2

print(dict1)

# Возвращает: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

Мы видим, что это вернуло тот же результат, что и выше.

Теперь давайте рассмотрим пример того, что происходит, когда два словаря имеют общий ключ.

# Объединение двух словарей Python с использованием оператора объединения в Python 3.9+
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'a': 4}

dict3 = dict1 | dict2

print(dict3)

# Возвращает: {'a': 4, 'b': 2, 'c': 3}

Мы видим, что Python перезапишет левый словарь значением ключей правого словаря, если существует перекрытие. Имейте это в виду! Если вы предпочитаете сохранять значения первого словаря, просто измените порядок, в котором вы обновляете словари.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать распаковку элементов для объединения словарей в Python.

Объединение словарей Python с распаковкой элементов

Вы также можете использовать распаковку элементов для объединения словарей Python. Процесс включает добавление каждого элемента из нескольких словарей в новый словарь.

Элементы в Python можно распаковать с помощью символов * или **. Для словарей, чтобы получить доступ как к ключу, так и к значению, вам нужно использовать символы **.

Давайте посмотрим, как это можно использовать для объединения двух словарей в Python:

# Объединение двух словарей Python с использованием распаковки элементов
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

dict3 = {**dict1, **dict2}

print(dict3)

# Возвращает: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

Мы видим, что это успешно объединяет оба словаря. Если у вас было более двух словарей, вы могли бы просто продолжать добавлять их один за другим, разделяя запятыми.

Что же происходит, если ваши словари имеют общие ключи? Давайте посмотрим, что происходит:

# Объединение двух словарей Python с использованием распаковки элементов
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'a': 4}

dict3 = {**dict1, **dict2}

print(dict3)

# Возвращает: {'a': 4, 'b': 2, 'c': 3}

Мы видим, что, аналогично методу оператора объединения, описанному выше, словарь справа перезапишет значения общих ключей слева.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать метод .update() для объединения словарей в Python.

Нужно автоматизировать переименование файлов? Ознакомьтесь с этим подробным руководством по использованию pathlib для переименования файлов. Больше визуального обучения, весь урок также доступен в видео в статье!

Объединение словарей Python с методом update

Метод .update() Python используется для обновления элементов. В этом случае мы будем использовать метод для обновления словарей. По сути, он обновит любой существующий ключ новыми значениями или создаст новые пары ключ:значение для несуществующих ключей.

Давайте посмотрим, как это работает, когда все ключи уникальны:

# Объединение двух словарей Python с использованием .update()
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}

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

print(dict3)

# Возвращает: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

Мы видим, что сначала мы скопировали наш первый словарь, затем обновили словарь. Имейте в виду, что это обновление происходит на месте, что означает, что вам не нужно повторно присваивать словарь самому себе.

Теперь давайте посмотрим, что происходит, когда два словаря имеют общий ключ:

# Объединение двух словарей Python с использованием .update()
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'a': 4}

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

print(dict3)

# Возвращает: {'a': 4, 'b': 2, 'c': 3}

Мы видим, что, аналогично двум другим методам, показанным в учебнике, словарь справа обновит любые общие ключи словаря слева.

В следующем разделе вы увидите более глубокий анализ того, как работает объединение двух словарей Python с общими ключами.

Хотите узнать больше о Python f-строках? Ознакомьтесь с моим подробным учебником, который включает пошаговое видео для изучения Python f-строк!

Объединение словарей Python с общими ключами

Словари Python требуют, чтобы их ключи были уникальными. Когда вы пытаетесь объединить два или более словарей и существует перекрытие ключей, необходимо принять решение о том, значения какого словаря будут использоваться для дублирующихся ключей.

Python всегда будет обновлять записи слева записями справа, независимо от того, какой метод объединения словарей вы используете (из трех вышеуказанных).

Интуитивно это имеет наибольший смысл при рассмотрении метода .update(). Поскольку метод .update() обновляет значения словаря слева значениями словаря справа, мы можем интуитивно лучше понять это.

Однако, что происходит, когда вы объединяете более двух словарей, все с похожими ключами? Python продолжит обновлять ключи словаря слева значениями словаря справа.

Давайте посмотрим, как это выглядит с методом распаковки:

# Объединение трех словарей с общими ключами
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'a': 4}
dict3 = {'c': 3, 'a': 5}

dict4 = {**dict1, **dict2, **dict3}

print(dict4)

# Возвращает: {'a': 5, 'b': 2, 'c': 3}

Мы видим, что хотя ключ a общий для всех трех словарей, значение самого правого словаря сохраняется для этого ключа.

В следующем разделе вы узнаете, как объединять словари, добавляя значения для списков, когда существуют дублирующиеся ключи.

Нужно проверить, существует ли ключ в словаре Python? Ознакомьтесь с этим учебником, который учит пяти различным способам проверки существования ключа в словаре Python, включая возврат значения по умолчанию.

Объединение словарей Python путем добавления значений

Часто возникает необходимость хранить значения списка в значениях вашего словаря. Когда вы объединяете словари, вы можете захотеть объединить списки, а не перезаписывать их. Именно это вы узнаете в этом разделе!

Для этого мы будем проходить по ключам и значениям нашего словаря, который мы хотим объединить с другим. Если ключ существует, то мы используем метод .extend(), чтобы добавить значения к списку.

Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Объединение списков значений при объединении словарей
dict1 = {'a': [1, 2, 3], 'b': [1, 2]}
dict2 = {'c': [4, 5, 6, 7], 'a': [4, 5, 6]}

for key, value in dict2.items():
    if key in dict1:
        dict1[key].extend(value)
    else:
        dict1[key] = value

print(dict1)

# Возвращает: {'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'b': [1, 2], 'c': [4, 5, 6, 7]}

В следующем разделе вы узнаете некоторые встроенные методы для объединения словарей Python, начиная с цикла for.

Хотите узнать, как использовать функцию zip() Python для итерации по двум спискам? Этот учебник объясняет, что делает функция zip(), и показывает несколько креативных способов использования функции.

Объединение словарей Python с помощью цикла for

Наивная реализация объединения словарей — это использование цикла for в Python.

Для этого метода мы будем проходить по каждой паре key:value в словаре и проверять, существует ли она в другом. Если элемент существует, то мы обновим его значение. Если нет, то вставим новую пару key:value

Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Объединение двух словарей с общими ключами
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'a': 4}

for key, value in dict2.items():
    dict1[key] = value

print(dict1)

# Возвращает: {'a': 4, 'b': 2, 'c': 3}

В следующем разделе вы узнаете, как использовать включение словаря Python.

Объединение словарей Python с помощью включения словаря

Давайте посмотрим, как использовать включение словаря Python для объединения двух словарей:

# Объединение трех словарей с общими ключами
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'a': 4}

dict3 = {k: v for d in [dict1, dict2] for k, v in d.items()}

print(dict3)

# Возвращает: {'a': 4, 'b': 2, 'c': 3}

Заключение

В этом учебном пособии вы узнали, как использовать Python для объединения двух или более словарей. Вы узнали, как это делать с использованием встроенных методов, таких как оператор объединения |, доступный в Python 3.9 и выше, метод .update() и метод распаковки. Вы также узнали, как работать с дублирующимися ключами и объединять значения, состоящие из списков. Наконец, вы узнали о более наивных реализациях, таких как циклы for и включения словаря для объединения словарей.

Хотите узнать, как красиво распечатать JSON-файл с помощью Python? Узнайте три разных метода для этого с помощью этого подробного руководства .

Инключения словаря Python работают очень похоже на циклы for. Если вы хотите узнать больше о включениях словаря Python, ознакомьтесь с моим подробным учебником .

Чтобы узнать больше о словарях Python, ознакомьтесь с официальной документацией .

здесь
здесь
здесь
Объединение словарей в Python 3.9+
Объединение словарей Python с распаковкой элементов
Объединение словарей Python с методом update
Объединение словарей Python с общими ключами
Объединение словарей Python путем добавления значений
Объединение словарей Python с помощью цикла for
Объединение словарей Python с помощью включения словаря
Заключение