介绍 Python 中如何通过键相交两个字典

在 Python 中，经常需要对字典进行操作，有时会需要通过键相交两个字典。以下是一些方法实现此操作。

方法 1：使用 dict 类型的内置方法

dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {'b': 4, 'c': 5, 'd': 6}
intersection = dict1.keys() & dict2.keys()
print({k: dict1[k] for k in intersection})

此方法基于 dict 类型本身，使用 keys() 方法获取两个字典中的所有键，并将它们进行交集（intersection）操作。通过这种方式，可以获得两个字典中共同的键值对，并用字典返回结果。

方法 2：使用 set 类型的内置方法

dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {'b': 4, 'c': 5, 'd': 6}
common_keys = set(dict1.keys()) & set(dict2.keys())
result = {key: dict1[key] for key in common_keys}
print(result)

此方法与方法 1 相似，不同之处在于使用 set 类型的内置方法来获取两个字典中的键，再进行交集操作。将结果保存在字典中。

方法 3：使用字典推导式

dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {'b': 4, 'c': 5, 'd': 6}
intersection = {key: dict1[key] for key in dict1.keys() & dict2.keys()}
print(intersection)

此方法使用了字典推导式，与方法 1 和方法 2 不同。通过在大括号内使用键值对表示式，可以将两个字典中相交的键值对保存到 intersection 中。

方法 4：使用 pandas 库

import pandas as pd
dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {'b': 4, 'c': 5, 'd': 6}
df1 = pd.DataFrame(dict1, index=[0])
df2 = pd.DataFrame(dict2, index=[0])
result = pd.merge(df1, df2, on=list(dict1.keys()) & list(dict2.keys()))
print(result.to_dict())

此方法使用了 pandas 库中的 merge() 函数来实现两个字典中的键相交。将两个字典转换为 DataFrame 格式，使用 merge() 函数代替方法 1 和方法 2 中的交集操作，结果是另一个 DataFrame，通过 to_dict() 函数将结果转换为字典。

以上是 Python 中通过键相交两个字典的四种方法，各有优劣，可以根据实际的需求来选择使用。