京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
举例讲解Python中字典的合并值相加与异或对比
这里我们来举例讲解Python中字典的合并值相加与异或对比,以不同的字典为对象来进行操作,,需要的朋友可以参考下
字典合并值相加
在统计汇总游戏数据的时候,有些数据是是每天用字典存的,当我要对多天汇总的时候,就需要合并字典了。
如果key相同的话它们的值就相加。
不能用update方法,因为用update方法则相同的key的值会覆盖,而不是相加。
千言不如一码。
def union_dict(*objs):
_keys = set(sum([obj.keys() for obj in objs],[]))
_total = {}
for _key in _keys:
_total[_key] = sum([obj.get(_key,0) for obj in objs])
return _total
obj1 = {'a':1,'b':2,'c':3}
obj2 = {'a':1,'b':3,'d':4}
print union_dict(obj1,obj2)
输出
{'a': 2, 'c': 3, 'b': 5, 'd': 4}
sum([obj.keys() for obj in objs],[])这句可能不太好理解。
其实sum()函数也有"鲜为人知的参数",即第2个参数,start参数,默认是0。
而且不止可以是int类型,还可以是其他支持+操作符的东西,比如[]。
利用这一点,可以对二层数组打平成一层。
比如
>>sum([[1,2,3],[4,5]],[])
[1,2,3,4,5]
对字典diff("异或")
在游戏中,我要监控记录物品系统中的背包变动情况。("异或"的结果是相同的消除,剩下不同的,即变动的)
假设背包的存储结构是这样的。
是一个字典,{物品id:数量}。
在背包类初始化的时候,把背包物品信息copy保存到一个oldbag变量,进行一些物品操作后(比如使用物品,领取物品奖励等),在调用save()方法存进redis时,对新的bag字典与oldbag字典进行差异对比就得出变动情况了。
千言不如一码。
def symmetric_difference(_oldobj,_newobj):
_oldkeys = _oldobj.keys()
_newkeys = _newobj.keys()
_diff = {}
for _key in set(_oldkeys + _newkeys):
_val = _newobj.get(_key,0) - _oldobj.get(_key,0)
if _val:
_diff[_key] = _val
return _diff
oldobj = {'a':1,'b':2,'c':3}
newobj = {'a':1,'b':3,'d':4}
print symmetric_difference(oldobj,newobj)
输出
{'b': 1, 'd': 4,'c': -3}
代表玩家得到了1个'b'物品,4个'd'物品,失去了3个'c'物品。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15