使用BeautifulSoup爬取月度气候表格后，如何合并拆分的同类字典？

核心逻辑 #

当前零散输出的字典，是把同一个气候指标拆分为上下两个半年的独立条目。合并时以气候指标的字段名作为唯一匹配键，对同个指标的月份序列、数值序列做拼接即可。

代码修改步骤 #

1. 在遍历所有表格的循环外层，新增聚合存储容器，用来存放合并后的结果：

   # 初始化聚合字典，键为气候指标名
   merged_result = {}
   

2. 替换原有循环中直接打印临时字典的逻辑，新增聚合判断：

   # 替换原代码中的 print(dict_values)
   # 取当前条目的指标名，去除首尾空格避免匹配失败
   field_key = dict_values['field'][0].strip()
   if field_key not in merged_result:
       # 首次遇到该指标，存入初始数据
       merged_result[field_key] = {
           'months': dict_values['months'].copy(),
           'field': dict_values['field'],
           'values': dict_values['values'].copy()
       }
   else:
       # 已存在同指标，拼接对应月份、数值
       merged_result[field_key]['months'].extend(dict_values['months'])
       merged_result[field_key]['values'].extend(dict_values['values'])
   

3. 所有表格遍历完成后，取出聚合结果即可得到合并好的完整数据：

   # 提取最终合并的12个月完整气候数据
   final_climate_data = list(merged_result.values())
   

效果说明 #

运行后输出的Average high in ºF条目会完全匹配目标格式：

{'months': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'], 'field': ['Average high in ºF '], 'values': [23, 27, 34, 44, 56, 63, 65, 64, 55, 40, 28, 25]}

其余气温、降水、日照、降雪类指标都会自动完成12个月数据的拼接，无需手动逐个处理。

注意：取指标名作为键时，建议去除首尾多余空格，避免网页源码里的空格差异导致同个指标被识别为两个独立条目。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lord stock