如何按Filename匹配将list_b的Speed字段合并到list_a字典列表

需求说明 #

• 输入为两个存储字典的列表list_a、list_b
• 匹配规则：仅当两个列表中字典的Filename字段值完全一致时，将list_b对应字典的Speed字段追加到list_a的匹配字典中
• 输出要求：处理后的list_a中每个字典需包含4个键值对

示例输入 #

list_a 原始数据 #

from pandas import Timestamp
list_a =[{'Filename': '20211004T102400622.jpg',
  'convertedDate': Timestamp('2021-10-04 10:24:00'),
  'path_name': '/content/drive/My Drive/train later/Continuous Running Time/Front Camera/20211004T102400622.jpg'},
 {'Filename': '20211004T102403688.jpg',
  'convertedDate': Timestamp('2021-10-04 10:24:03'),
  'path_name': '/content/drive/My Drive/train later/Continuous Running Time/Front Camera/20211004T102403688.jpg'},
 {'Filename': '20211004T102403684.jpg',
  'convertedDate': Timestamp('2021-10-04 10:24:03'),
  'path_name': '/content/drive/My Drive/train later/Continuous Running Time/Front Camera/20211004T102403684.jpg'},
 {'Filename': '20211004T102406737.jpg',
  'convertedDate': Timestamp('2021-10-04 10:24:06'),
  'path_name': '/content/drive/My Drive/train later/Continuous Running Time/Front Camera/20211004T102406737.jpg'},
 {'Filename': '20211004T102409773.jpg',
  'convertedDate': Timestamp('2021-10-04 10:24:09'),
  'path_name': '/content/drive/My Drive/train later/Continuous Running Time/Front Camera/20211004T102409773.jpg'}]

list_b 原始数据 #

list_b = [{'Filename': '20211004T102400622.jpg',
  'Speed': '0.3',
  'Time': '2021-10-04T10:24:00.622Z'},
 {'Filename': '20211004T102403684.jpg',
  'Speed': '0.2',
  'Time': '2021-10-04T10:24:03.684Z'},
 {'Filename': '20211004T102403688.jpg',
  'Speed': '0.2',
  'Time': '2021-10-04T10:24:03.688Z'},
 {'Filename': '20211004T102406737.jpg',
  'Speed': '0.0',
  'Time': '2021-10-04T10:24:06.737Z'},
 {'Filename': '20211004T102409773.jpg',
  'Speed': '0.1',
  'Time': '2021-10-04T10:24:09.773Z'}]

实现代码 #

推荐先将list_b转为Filename映射Speed的字典，避免嵌套循环带来的性能损耗，查找匹配项的时间复杂度为O(1)，整体处理效率更高。

方式1：直接修改原list_a #

# 构建Filename到Speed的映射
speed_mapping = {b_item['Filename']: b_item['Speed'] for b_item in list_b}

# 遍历list_a追加匹配到的Speed字段
for a_item in list_a:
    file_name = a_item['Filename']
    if file_name in speed_mapping:
        a_item['Speed'] = speed_mapping[file_name]

方式2：不修改原数据，生成新列表 #

如果需要保留原始list_a不变，可以用拷贝的方式生成新列表：

speed_mapping = {b_item['Filename']: b_item['Speed'] for b_item in list_b}
new_list_a = []

for a_item in list_a:
    processed_item = a_item.copy()
    file_name = processed_item['Filename']
    if file_name in speed_mapping:
        processed_item['Speed'] = speed_mapping[file_name]
    new_list_a.append(processed_item)

处理结果 #

针对给出的示例数据，所有条目的Filename都能完全匹配，处理后每个字典都会包含Filename、convertedDate、path_name、Speed4个键，符合需求。如果存在list_a里的文件名在list_b中找不到对应项的情况，对应条目不会添加Speed字段，如果需要给这类条目填充默认值，可以在判断分支加else逻辑赋值即可。

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