如何高效聚合两个字典？按键求和合并的最优方法

我有两个字典：

a = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}
b = {'a':10, 'b':20, 'c':30, 'e':50}

我希望合并这两个字典，对共同键对应的值进行求和聚合，最终得到如下结果：

merged = {'a':11, 'b':22, 'c':33, 'd':4, 'e':50}

目前我知道一种可行方案是将两个dict转换为pandas DataFrame，使用groupby()处理后再转回dict，但我想了解是否存在更高效的实现方式？

高效实现方案 #

当然有！相比依赖pandas的方案，纯Python的实现通常更轻量、开销更低，这里给你几种实用的高效方法：

方法1：普通字典循环（直观且性能优异） #

这是最基础也最高效的方式之一，不需要任何额外库，逻辑清晰易懂：

merged = a.copy()  # 先复制第一个字典的所有键值对
for key, value in b.items():
    if key in merged:
        merged[key] += value
    else:
        merged[key] = value

优点：没有第三方依赖，内存占用小，对于中小型字典来说速度最快，调试和维护也简单。

方法2：用collections.defaultdict简化累加逻辑 #

借助标准库的defaultdict，可以省去判断键是否存在的步骤，代码更简洁：

from collections import defaultdict

merged = defaultdict(int)
# 遍历所有需要合并的字典
for d in (a, b):
    for key, value in d.items():
        merged[key] += value
# 如需转回普通字典，执行下面这行
merged = dict(merged)

优点：扩展性极强，如果后续需要合并3个甚至更多字典，只需要把字典加入到tuple(a, b)中即可，代码改动极小。

方法3：字典推导式一行实现 #

如果你偏好紧凑的代码，字典推导式结合dict.get()可以一行搞定：

merged = {key: a.get(key, 0) + b.get(key, 0) for key in set(a) | set(b)}

这里set(a) | set(b)获取了两个字典所有键的并集，对每个键分别从两个字典中取值（不存在则返回0）后求和。
优点：代码简洁直观，适合快速实现；缺点是如果字典规模极大，创建键的集合会有轻微的内存开销，但依然远胜pandas方案。

方法4：Python 3.10+ 用Counter快速求和 #

如果你的Python版本在3.10及以上，collections.Counter可以直接处理多个字典的键值对，自动完成求和：

from collections import Counter
from itertools import chain

merged = dict(Counter(chain(a.items(), b.items())))

chain用来把两个字典的键值对串联成一个迭代器，Counter会自动统计每个键的总数值，最后转成普通字典即可。

性能说明 #

以上所有纯Python方法的性能都远超pandas方案——pandas需要创建DataFrame、执行分组聚合等重型操作，带来了大量额外开销。对于绝大多数场景，尤其是字典规模不大时，纯Python方法在速度和内存效率上的优势非常明显。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amir