两个等长list的各对应位置元素相加

list1=[1,2,3,4,5]
list2=[2,3,4,5,6]
import numpy as np
list3=np.sum([list1,list2],axis=0).tolist()
print(list3)
>>>
[3, 5, 7, 9, 11]

两个字典相加，相同键元素累加，不同键元素取全集

r1_dic={'a':1,'b':2,'c':3}
r2_dic={'a':4,'b':5,'c':4}
from collections import Counter
X,Y=Counter(r1_dic),Counter(r2_dic)
z=dict(X+Y)
print(z)
>>>
{'a': 5, 'b': 7, 'c': 7}

# 定义【disease-age】的组合字典
age_group_list = [4, 5, 6, 7]   # 年龄分级：少、青、中、老
disease_group_list = [1,3,4,11,12]  # 阴性:1, 近视:3, 视网膜动脉硬化:4, 糖网:11, 其他眼病:12
disease_age_dict = {}   #定义一个空字典
for i in range(len(disease_group_list)):for j in range(len(age_group_list)):disease_age_dict[(disease_group_list[i], age_group_list[j])] = [0,0,0,0]
print("disease_age_dict:",disease_age_dict)
>>>
{(1, 4): [0, 0, 0, 0],(1, 5): [0, 0, 0, 0],(1, 6): [0, 0, 0, 0],(1, 7): [0, 0, 0, 0],(3, 4): [0, 0, 0, 0],(3, 5): [0, 0, 0, 0],(3, 6): [0, 0, 0, 0],(3, 7): [0, 0, 0, 0],(4, 4): [0, 0, 0, 0],(4, 5): [0, 0, 0, 0],(4, 6): [0, 0, 0, 0],(4, 7): [0, 0, 0, 0],(11, 4): [0, 0, 0, 0],(11, 5): [0, 0, 0, 0],(11, 6): [0, 0, 0, 0],(11, 7): [0, 0, 0, 0],(12, 4): [0, 0, 0, 0],(12, 5): [0, 0, 0, 0],(12, 6): [0, 0, 0, 0],(12, 7): [0, 0, 0, 0]}# 补全df_diseaseAgeRegion_total表各行的累计增量值
for g in range(df_diseaseAgeRegion_total.shape[0]):
# for g in range(4):add_disease_age_dict = {}  # 空字典tmp_key = (int(df_diseaseAgeRegion_total.loc[g,'diseaseId']), int(df_diseaseAgeRegion_total.loc[g,'ageGroupId']))
#     print("组合键tmp_key:",tmp_key)add_disease_age_dict[tmp_key] = df_diseaseAgeRegion_total.loc[g,['checkNum','imageNum','checkNumMale','checkNumFemale']].tolist()
#     print("增量add_disease_age_dict:\n",add_disease_age_dict)# 总量累加# 临时累加字典更新 disease_age_dict[tmp_key] = np.sum([disease_age_dict[tmp_key], add_disease_age_dict[tmp_key]],axis=0).tolist()
#     print("累加dict:\n", disease_age_dict)# 为df_diseaseAgeRegion_total表更新数据df_diseaseAgeRegion_total.loc[g,['checkTotal','imageTotal','checkTotalMale','checkTotalFemale']] = disease_age_dict[tmp_key]
#     print("df_diseaseAgeRegion_total[g]:", df_diseaseAgeRegion_total.loc[g,['checkTotal','imageTotal','checkTotalMale','checkTotalFemale']])print(disease_age_dict)
>>>
{(1, 4): [1976, 3952, 947, 1029],(1, 5): [1584, 3168, 865, 719],(1, 6): [1662, 3324, 838, 824],(1, 7): [1633, 3266, 920, 713],(3, 4): [1797, 3594, 874, 923],(3, 5): [2006, 4012, 1043, 963],(3, 6): [1898, 3796, 1026, 872],(3, 7): [1787, 3574, 825, 962],(4, 4): [1963, 3926, 977, 986],(4, 5): [1667, 3334, 834, 833],(4, 6): [1853, 3706, 788, 1065],(4, 7): [1828, 3656, 888, 940],(11, 4): [1572, 3144, 851, 721],(11, 5): [1724, 3448, 945, 779],(11, 6): [1562, 3124, 750, 812],(11, 7): [1366, 2732, 709, 657],(12, 4): [1589, 3178, 850, 739],(12, 5): [1527, 3054, 820, 707],(12, 6): [1780, 3560, 931, 849],(12, 7): [1571, 3142, 803, 768]}

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