Python3 リスト内辞書でキーの値で検索する方法

Question

###前提・実現したいこと
下記コードの

peopleListとinfoListで

peopleList[x]["info"] == infoList[x]["id"]
を探してpeopleList[x]["info"]にinfoList[x]を格納するということがしたいです。

for内forでぐるぐると回せば出来はするのですが
実行回数も多く、なおかつリストの長さも例ほど少なくないため
できたらもっとスマートにこれを行える方法を取りたいと考えたのですが
方法がわかりませんでした。
方法があればlist.sorted()のような感じできれいにまとめたいです。

片方のループくらいなら気になりません。

###該当のソースコード

peopleList = [
    {"name":"tanaka", "info":5},
    {"name":"suzuki", "info":2},
    {"name":"watanabe", "info":9}}
]
infoList = [
    {"id":2, "age":35},
    {"id":5, "age":11},
    {"id":9, "age":53}
]

###試したこと

peopleList を info でソートして
infoList を id でソートして
forで回しながら格納していく方法で今はしのいでいます。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Python3

Answer 1

一旦idから引けるdictにするのはどうでしょう。スマートに見えるかどうかはわかりませんが・・。

peopleList = [
    {"name":"tanaka", "info":5},
    {"name":"suzuki", "info":2},
    {"name":"watanabe", "info":9}
]
infoList = [
    {"id":2, "age":35},
    {"id":5, "age":11},
    {"id":9, "age":53}
]

infoDict = {x['id']: x for x in infoList}
for people in peopleList:
    people.update({'info': infoDict[people['info']]})

print(peopleList)
# -> [{'info': {'age': 11, 'id': 5}, 'name': 'tanaka'}, {'info': {'age': 35, 'id': 2},
#      'name': 'suzuki'}, {'info': {'age': 53, 'id': 9}, 'name': 'watanabe'}]

Comments

[suvera]

おぉぉ！凄い！！
できてます！ありがとうございました！！

Answer 2

もし，pandasを利用可能であれば，高速に結合できます．

peopleList = [
    {"name":"tanaka", "info":5},
    {"name":"suzuki", "info":2},
    {"name":"watanabe", "info":9}
]
infoList = [
    {"id":2, "age":35},
    {"id":5, "age":11},
    {"id":9, "age":53}
]

df_people = pd.DataFrame(peopleList)
df_info = pd.DataFrame(infoList)
df_merged = pd.merge(df_people, df_info, left_on='info', right_on='id')
print(df_merged)

>>>
   info      name  age  id
0     5    tanaka   11   5
1     2    suzuki   35   2
2     9  watanabe   53   9

Comments

[suvera]

pandasなんて便利なものがあったんですね
ありがとうございます。
これは使いたいので導入しようと思います。

[suvera]

早速使ってみたんですが
df_merged.to_dict()ではカラム毎に辞書型になる形で取得されます。

以下のような形で最終的には扱いたいのですが
なにか良い方法ありましたら教えてください。

peopleList = [
{"name":"tanaka", "info":{"id":5, "age":11}},
{"name":"suzuki", "info":{"id":2, "age":35}},
{"name":"watanabe", "info": {"id":9, "age":53}}
]

[MasatakaMiyoshi]

nameをインデックスに指定して (set_index)，
infoの列を削除して (drop)
行列を転地して (T)
から，dict形式にするのはどうでしょう?

```
df_reshaped = df_merged.set_index('name').drop('info', axis=1).T.to_dict()
print(df_reshaped)

>>>
{'suzuki': {'age': 35, 'id': 2},
'tanaka': {'age': 11, 'id': 5},
'watanabe': {'age': 53, 'id': 9}}

people_list = [{'name': k, 'info': v} for k, v in df_merged.items()]
print(people_list)

>>>
[{'info': {'age': 53, 'id': 9}, 'name': 'watanabe'},
{'info': {'age': 11, 'id': 5}, 'name': 'tanaka'},
{'info': {'age': 35, 'id': 2}, 'name': 'suzuki'}]
```

あるいは，ageとidの情報を含んだinfoという列を作成して，
name列とinfo列を取り出して (loc)
行列を転置して (T)
辞書にして (to_dict)
値を取りだす (values)
という手もあります↓

```
info = df_merged.loc[:, ['age', 'id']].T.to_dict()
df_merged.loc[:, 'info'] = info.values()
print(df_merged)

>>>
info name age id
0 {'id': 5, 'age': 11} tanaka 11 5
1 {'id': 2, 'age': 35} suzuki 35 2
2 {'id': 9, 'age': 53} watanabe 53 9

people_list = list(df_merged.loc[:, ['name', 'info']].T.to_dict().values())
print(people_list)

>>>
[{'info': {'age': 11, 'id': 5}, 'name': 'tanaka'},
{'info': {'age': 35, 'id': 2}, 'name': 'suzuki'},
{'info': {'age': 53, 'id': 9}, 'name': 'watanabe'}]
```

この方法でも速度は保証されると思いますが，ちょっと読みづらくなってきますね…最終的に辞書形式にするのであればsharowさんの方法のほうが読む人に優しいと思います．

個人的には，データをpd.DataFrame形式のまま扱える場合のほうが，pandasの利用場面として適切だと思っています．もしそれが可能であればぜひぜひ．

利用例:

```
df_merged.loc[df_merged['name'] == 'tanaka', 'age']
>>> 11

df_merged.loc[df_merged['name'] == 'tanaka', :].iloc[0]
>>>
info 5
name tanaka
age 11
id 5

df_merged.loc[df_merged['name'] == 'tanaka', :].iloc[0].age
>>> 11
```

[suvera]

解答ありがとうございました。
要件による仕様上最終的に辞書型で処理を終えなければならないため今回はこの方法を見送ることにします。
ただ・・・便利ですねぇこれ、別のタスクの際に使ってみようと思います。