减少字典列表的优雅方法？

我有一个字典列表，每个字典都包含完全相同的键。我想找到每个键的平均值，并且我想知道如何使用reduce（或者如果不可能的话，使用另一种比使用嵌套更优雅的方式）fors).

这是列表：

[
  {
    "accuracy": 0.78,
    "f_measure": 0.8169374016795885,
    "precision": 0.8192088044235794,
    "recall": 0.8172222222222223
  },
  {
    "accuracy": 0.77,
    "f_measure": 0.8159133315763016,
    "precision": 0.8174754717495807,
    "recall": 0.8161111111111111
  },
  {
    "accuracy": 0.82,
    "f_measure": 0.8226353934130455,
    "precision": 0.8238175920455686,
    "recall": 0.8227777777777778
  }, ...
]

我想拿回这样的字典：

{
  "accuracy": 0.81,
  "f_measure": 0.83,
  "precision": 0.84,
  "recall": 0.83
}

这是我到目前为止所拥有的，但我不喜欢它：

folds = [ ... ]

keys = folds[0].keys()
results = dict.fromkeys(keys, 0)

for fold in folds:
    for k in keys:
        results[k] += fold[k] / len(folds)

print(results)

作为替代方案，如果您要对数据进行此类计算，那么您可能希望使用pandas（这对于一次性来说有点矫枉过正，但会大大简化此类任务......）

import pandas as pd

data = [
  {
    "accuracy": 0.78,
    "f_measure": 0.8169374016795885,
    "precision": 0.8192088044235794,
    "recall": 0.8172222222222223
  },
  {
    "accuracy": 0.77,
    "f_measure": 0.8159133315763016,
    "precision": 0.8174754717495807,
    "recall": 0.8161111111111111
  },
  {
    "accuracy": 0.82,
    "f_measure": 0.8226353934130455,
    "precision": 0.8238175920455686,
    "recall": 0.8227777777777778
  }, # ...
]

result = pd.DataFrame.from_records(data).mean().to_dict()

这给你：

{'accuracy': 0.79000000000000004,
 'f_measure': 0.8184953755563118,
 'precision': 0.82016728940624295,
 'recall': 0.81870370370370382}