用一个键对具有多个键的字典求和的最有效方法是什么？答案

【问题标题】：What is the most efficient way to sum a dict with multiple keys by one key?用一个键对具有多个键的字典求和的最有效方法是什么？
【发布时间】：2018-06-21 17:08:02
【问题描述】：

我有以下 dict 结构。

product1 = {'product_tmpl_id': product_id,
'qty':product_uom_qty,
'price':price_unit,
'subtotal':price_subtotal,
'total':price_total,
}

然后是产品列表，列表中的每一项都是上面结构的dict

list_ = [product1,product2,product3,.....]

我需要对列表中的项目求和，按 product_tmpl_id 键分组...我正在使用 dictcollections 但它只对 qty 键求和，我需要对除 product_tmpl_id 之外的键求和，这是标准分组方式

c = defaultdict(float)
for d in list_:
    c[d['product_tmpl_id']] += d['qty']
c = [{'product_id': id, 'qty': qty} for id, qty in c.items()]

我知道如何用 for 迭代来做到这一点，但试图寻找一种更 Pythonic 的方式

谢谢

编辑：

需要的是从这里传递：

lst = [
{'Name': 'A', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'A', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'A', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'B', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'C', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'C', 'qty':100,'price':10},
]

到这里

group_lst = [
{'Name': 'A', 'qty':300,'price':30},
{'Name': 'B', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'C', 'qty':200,'price':20},
]

【问题讨论】：

它不会再有pythonic了。你的实现很好。
您的替代方法是寻找处理此类数据结构的库，例如熊猫。对列求和的代码总体上会更简单、更快。
Aran-Fey 我的实现不起作用，因为它只求和，一个键“数量”，我需要求和“数量”、“总计”、“小计”、“单位价格”

标签： python python-2.7 python-collections

【解决方案1】：

使用基本的 Python，这并没有变得更好。你可以用itertools.groupby 破解一些东西，但它会很丑，而且可能更慢，当然不太清楚。

不过，正如 @9769953 所建议的，Pandas 是一个很好的包来处理这种结构化的表格数据。

In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame(lst)
Out[2]:
  Name  price  qty
0    A     10  100
1    A     10  100
2    A     10  100
3    B     10  100
4    C     10  100
5    C     10  100
In [3]: df.groupby('Name').agg(sum)
Out[3]:
      price  qty
Name
A        30  300
B        10  100
C        20  200

如果您不想将数据保留为数据框，则只需要一点额外的魔力：

In [4]: grouped = df.groupby('Name', as_index=False).agg(sum)
In [5]: list(grouped.T.to_dict().values())
Out[5]:
[{'Name': 'A', 'price': 30, 'qty': 300},
 {'Name': 'B', 'price': 10, 'qty': 100},
 {'Name': 'C', 'price': 20, 'qty': 200}]

【讨论】：

【解决方案2】：

在冗长的一面，但完成了工作：

group_lst = []
lst_of_names = []
for item in lst:
    qty_total = 0
    price_total = 0

    # Get names that have already been totalled
    lst_of_names = [item_get_name['Name'] for item_get_name in group_lst]

    if item['Name'] in lst_of_names:
        continue

    for item2 in lst:
        if item['Name'] == item2['Name']:
            qty_total += item2['qty']
            price_total += item2['price']

    group_lst.append(
        {
            'Name':item['Name'],
            'qty':qty_total,
            'price':price_total
        }
    )
pprint(group_lst)

输出：

[{'Name': 'A', 'price': 30, 'qty': 300},
 {'Name': 'B', 'price': 10, 'qty': 100},
 {'Name': 'C', 'price': 20, 'qty': 200}]

【讨论】：

这就是我试图避免的
不要认为有pythonic的方式解决它，除非你选择pandas（或类似的）路线

【解决方案3】：

您可以使用defaultdict 和Counter

>>> from collections import Counter, defaultdict
>>> cntr = defaultdict(Counter)
>>> for d in lst:
...     cntr[d['Name']].update(d)
...
>>> res = [dict(v, **{'Name':k}) for k,v in cntr.items()]
>>> pprint(res)
[{'Name': 'A', 'price': 30, 'qty': 300},
 {'Name': 'C', 'price': 20, 'qty': 200},
 {'Name': 'B', 'price': 10, 'qty': 100}]

【讨论】：