Python将字典列表转换为另一个字典列表

布伦特

我在python中有一个字典列表。这是一个关于头发颜色和种族的人为例子。

some_list = [
        {'blond': 3, 'race': 'WHITE'},
        {'black': 4, 'race': 'WHITE'},
        {'light brown': 6, 'race': 'WHITE'},
        {'black': 2, 'race': 'AFRICAN_AMERICAN'},
        {'blond': 1, 'race': 'AFRICAN_AMERICAN'},
        {'dark brown': 1, 'race': 'AFRICAN_AMERICAN'}
]

染发是关键之一,染发的值是在给定种族中有多少人染发的计数。我不知道有多少种发色,也不知道有多少种。我想将此列表转换为包括所有种族的所有发色的计数,这样结果将包括给定种族未列出的颜色的0计数:

some_list = [
        {'blond': 3, 'race': 'WHITE'},
        {'black': 4, 'race': 'WHITE'},
        {'light brown': 6, 'race': 'WHITE'},
        {'dark brown': 0, 'race': 'WHITE'},
        {'black': 2, 'race': 'AFRICAN_AMERICAN'},
        {'blond': 1, 'race': 'AFRICAN_AMERICAN'},
        {'dark brown': 1, 'race': 'AFRICAN_AMERICAN'},
        {'light brown': 0, 'race': 'AFRICAN_AMERICAN'}
]

对于我的一生,我想不出一种简单的“ python”方式来轻松实现此目的。当然有一个窍门吗?有人知道解决这个问题的简洁方法吗?

丹尼尔

如果我正确理解了您的问题,并且能够使用外部库,则可以使用以下方法完成此操作pandas

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(some_list, index=None)

df = df.groupby(by='race').count().transpose()

for col in df.columns:
    rw = df.loc[df[col] == 0]
    dic = {rw.index[0]: 0, 'race': col}
    some_list.append(dic)

# output:
# some_list = [
#     {'blond': 3, 'race': 'WHITE'},
#     {'black': 4, 'race': 'WHITE'},
#     {'light brown': 6, 'race': 'WHITE'},
#     {'black': 2, 'race': 'AFRICAN_AMERICAN'},
#     {'blond': 1, 'race': 'AFRICAN_AMERICAN'},
#     {'dark brown': 1, 'race': 'AFRICAN_AMERICAN'},
#     {'light brown': 0, 'race': 'AFRICAN_AMERICAN'},
#     {'dark brown': 0, 'race': 'WHITE'}
# ]

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