列表到字典的转换，每个键有多个值？

问题描述：

我有一个包含键/值对的 Python 列表：

l = [[1, 'A'], [1, 'B'], [2, 'C']]

我想将列表转换为字典，其中每个键的多个值将聚合为一个元组：

{1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}

迭代解决方案很简单：

l = [[1, 'A'], [1, 'B'], [2, 'C']]
d = {}
for pair in l:
    if pair[0] in d:
        d[pair[0]] = d[pair[0]] + tuple(pair[1])
    else:
        d[pair[0]] = tuple(pair[1])

print(d)

{1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}

有没有更优雅、更 Pythonic 的解决方案来完成这个任务？

解决方案 1：

from collections import defaultdict

d1 = defaultdict(list)

for k, v in l:
    d1[k].append(v)

d = dict((k, tuple(v)) for k, v in d1.items())

d现在包含{1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}

d1是一个临时的 defaultdict，其值是列表，将在最后一行转换为元组。这样，您就可以将其附加到列表中，而不是在主循环中重新创建元组。

解决方案 2：

使用列表而不是元组作为字典值：

l = [[1, 'A'], [1, 'B'], [2, 'C']]
d = {}
for key, val in l:
    d.setdefault(key, []).append(val)

print(d)

与使用 相比，使用普通字典通常更可取defaultdict，特别是如果您只构建一次然后在代码中继续从中读取：

首先，普通词典的构建和访问速度更快。

其次，更重要的是，如果您尝试访问不存在的键，而不是默默地创建该键，则后续的读取操作将出错。普通字典允许您明确说明何时要创建键值对，而defaultdict对于任何类型的访问，字典始终会隐式地创建它们。

解决方案 3：

这种方法相对高效，而且非常紧凑：

reduce(lambda x, (k,v): x[k].append(v) or x, l, defaultdict(list))

在 Python3 中这变成（使导出明确）：

dict(functools.reduce(lambda x, d: x[d[0]].append(d[1]) or x, l, collections.defaultdict(list)))

请注意，reduce 已移至 functools，并且 lambda 不再接受元组。此版本在 2.6 和 2.7 中仍有效。

解决方案 4：

输入列表中的键是否已经排序？如果是，则有一个实用的解决方案：

import itertools

lst = [(1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'C')]
dct = dict((key, tuple(v for (k, v) in pairs)) 
           for (key, pairs) in itertools.groupby(lst, lambda pair: pair[0]))
print dct
# {1: ('A', 'B'), 2: ('C',)}

解决方案 5：

我创建了一个值列表，如下所示：

performance_data = driver.execute_script('return window.performance.getEntries()')  

然后我必须将数据（名称和持续时间）存储在具有多个值的字典中：

dictionary = {}
    for performance_data in range(3):
        driver.get(self.base_url)
        performance_data = driver.execute_script('return window.performance.getEntries()')
        for result in performance_data:
            key=result['name']
            val=result['duration']
            dictionary.setdefault(key, []).append(val)
        print(dictionary)

解决方案 6：

我的数据在 Pandas.DataFrame 中

myDict = dict()

for idin set(data['id'].values):
    temp = data[data['id'] == id]
    myDict[id] = temp['IP_addr'].to_list()
    
myDict

给了我一个包含键、ID、映射到 >= 1 IP_addr的字典。第一个 IP_addr 是有保证的。我的代码应该可以工作，即使temp['IP_addr'].to_list() == []

{'fooboo_NaN': ['1.1.1.1', '8.8.8.8']}

解决方案 7：

我将把两个硬币投入到这个精彩的讨论中）我试图想出一个只有标准库的一行解决方案。请原谅我导入了两个多余的代码。也许下面的代码可以以令人满意的质量解决问题（对于 python3）：

from functools import reduce
from collections import defaultdict

a = [1, 1, 2, 3, 1]
b = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

c = zip(a, b)

print({**reduce(lambda d,e: d[e[0]].append(e[1]) or d, c, defaultdict(list))})