如果两个键值相同,如何对词典列表中的元素求和

Question

我有以下词典列表:

dictionary =[{'Flow': 100, 'Location': 'USA', 'Name': 'A1'},
            {'Flow': 90, 'Location': 'Europe', 'Name': 'B1'},
            {'Flow': 20, 'Location': 'USA', 'Name': 'A1'},
            {'Flow': 70, 'Location': 'Europe', 'Name': 'B1'}]

我想创建一个新的词典列表,其中Flow所有词典的总和值在哪里,Location并且Name是相同的.我想要的输出是:

new_dictionary =[{'Flow': 120, 'Location': 'USA', 'Name': 'A1'},
            {'Flow': 160, 'Location': 'Europe', 'Name': 'B1'},]

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

这是可能的,但在python中实现并不重要.我可以建议使用熊猫吗？a ,和groupby,这很简单.sumto_dict

import pandas as pd

(pd.DataFrame(dictionary)
   .groupby(['Location', 'Name'], as_index=False)
   .Flow.sum()
   .to_dict('r'))

[{'Flow': 160, 'Location': 'Europe', 'Name': 'B1'},
 {'Flow': 120, 'Location': 'USA', 'Name': 'A1'}]

要安装,请使用pip install --user pandas.

否则,您可以使用伪通用组操作itertools.groupby.

from itertools import groupby
from operator import itemgetter

grouper = ['Location', 'Name']
key = itemgetter(*grouper)
dictionary.sort(key=key)

[{**dict(zip(grouper, k)), 'Flow': sum(map(itemgetter('Flow'), g))} 
    for k, g in groupby(dictionary, key=key)]

[{'Flow': 160, 'Location': 'Europe', 'Name': 'B1'},
 {'Flow': 120, 'Location': 'USA', 'Name': 'A1'}]

Answer 2

虽然如果可能的话我也更喜欢使用Pandas,这里是使用普通python的解决方案:

In [1]: import itertools

In [2]: dictionary =[{'Flow': 100, 'Location': 'USA', 'Name': 'A1'},
   ...:             {'Flow': 90, 'Location': 'Europe', 'Name': 'B1'},
   ...:             {'Flow': 20, 'Location': 'USA', 'Name': 'A1'},
   ...:             {'Flow': 70, 'Location': 'Europe', 'Name': 'B1'}]
   ...:

In [3]: import operator

In [4]: key = operator.itemgetter('Location', 'Name')

In [5]: [{'Flow': sum(x['Flow'] for x in g),
   ...:   'Location': k[0],
   ...:   'Name': k[1]}
   ...:  for k, g in itertools.groupby(sorted(dictionary, key=key), key=key)]
   ...:
   ...:
Out[5]:
[{'Flow': 160, 'Location': 'Europe', 'Name': 'B1'},
 {'Flow': 120, 'Location': 'USA', 'Name': 'A1'}]

另一种方法是使用defaultdict,它会给你一个稍微不同的表示(尽管如你所愿你可以将它转换回dicts列表):

In [11]: import collections

In [12]: cnt = collections.defaultdict(int)

In [13]: for r in dictionary:
    ...:     cnt[(r['Location'], r['Name'])] += r['Flow']
    ...:

In [14]: cnt
Out[14]: defaultdict(int, {('Europe', 'B1'): 160, ('USA', 'A1'): 120})

In [15]: [{'Flow': x, 'Location': k[0], 'Name': k[1]} for k, x in cnt.items()]
Out[15]:
[{'Flow': 120, 'Location': 'USA', 'Name': 'A1'},
 {'Flow': 160, 'Location': 'Europe', 'Name': 'B1'}]

Answer 3

不完全是你期望的输出,但..

运用 collections.Counter()

count = Counter()

for i in dictionary:
    count[i['Location'], i['Name']] += i['Flow']

print count

会给:

Counter({ ('Europe', 'B1'): 160, 
          ('USA', 'A1'): 120 })

我希望这至少会给你一些想法.