基于顶层键合并列表中Python字典的Pythonic实现方法

方法一：使用collections.defaultdict #

借助defaultdict自动初始化列表类型的默认值，遍历所有字典并合并对应键的列表：

from collections import defaultdict

dict_list = [dict1, dict2]
merged = defaultdict(list)

for d in dict_list:
    for key, items in d.items():
        merged[key].extend(items)

# 可选：转换为普通字典（如果不需要defaultdict的特性）
merged = dict(merged)

方法二：基础字典操作（无需额外导入） #

利用字典的setdefault方法，为不存在的键初始化空列表，再扩展内容：

merged = {}
for d in dict_list:
    for key, items in d.items():
        merged.setdefault(key, []).extend(items)

方法三：基于原始DataFrame合并（更高效） #

由于你的字典来自pandas.DataFrame.to_dict()，直接合并原始DataFrame再转字典会更高效，避免字典与DataFrame的来回转换：
假设生成dict1和dict2的原始DataFrame分别为df1、df2（对应每个顶层键的子列表来自对应DataFrame的to_dict('records')），可以按键合并对应DataFrame：

import pandas as pd

# 合并对应键的DataFrame
merged_first = pd.concat([df1['first'], df2['first']], ignore_index=True).to_dict('records')
merged_second = pd.concat([df1['second'], df2['second']], ignore_index=True).to_dict('records')
# 处理仅存在于部分字典中的键
merged_third = df1['third'].to_dict('records') if 'third' in df1 else []

merged = {
    'first': merged_first,
    'second': merged_second,
    'third': merged_third
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pyth0nEiken