如何根据组合键值总结字典值？

Question

我的问题与此类似（ Python sum on keys for List of Dictionaries ），但需要根据两个或多个键值元素对值求和。 我有一个字典列表如下：

list_to_sum=
        [{'Name': 'A', 'City': 'W','amt':100},
         {'Name': 'B', 'City': 'A','amt':200},
         {'Name': 'A', 'City': 'W','amt':300},
         {'Name': 'C', 'City': 'X','amt':400},
         {'Name': 'C', 'City': 'X','amt':500},
         {'Name': 'A', 'City': 'W','amt':600}]
            

因此，根据 Name 和 City 键值的组合，应该对 amt 求和。 请让我知道如何解决这个问题。

Output: [{'Name': 'A', 'City': 'W','amt':900},
         {'Name': 'B', 'City': 'A','amt':200},
         {'Name': 'C', 'City': 'X','amt':900}]

Answer 1

您可以创建一个collections.Counter 。然后您可以使用元组 as (Name, City)作为键简单地添加值：

from collections import Counter

list_to_sum=[
    {'Name': 'A', 'City': 'W','amt':100},
    {'Name': 'B', 'City': 'A','amt':200},
    {'Name': 'A', 'City': 'W','amt':300},
    {'Name': 'C', 'City': 'X','amt':400},
    {'Name': 'C', 'City': 'X','amt':500},
    {'Name': 'A', 'City': 'W','amt':600}
]
    
totals = Counter()

for d in list_to_sum:
    totals[(d['Name'],d['City'])] += d['amt']

print(totals[('A','W')]) # 1000
print(totals[('B','A')]) # 200
print(totals[('C','X')]) # 900
      

这将产生一个类似字典的 object Counter ：

Counter({('A', 'W'): 1000, ('B', 'A'): 200, ('C', 'X'): 900})

有了这个，您可以将字典转换回字典列表，例如：

sums_list = [{'Name':Name, 'City':City, 'amt':amt} for (Name, City), amt in totals.items()]

给出sums_list ：

[{'Name': 'A', 'City': 'W', 'amt': 1000},
 {'Name': 'B', 'City': 'A', 'amt': 200},
 {'Name': 'C', 'City': 'X', 'amt': 900}]

Answer 2

list_to_sum = [{'Name': 'A', 'City': 'W', 'amt': 100},
               {'Name': 'B', 'City': 'A', 'amt': 200},
               {'Name': 'A', 'City': 'W', 'amt': 300},
               {'Name': 'C', 'City': 'X', 'amt': 400},
               {'Name': 'C', 'City': 'X', 'amt': 500},
               {'Name': 'A', 'City': 'W', 'amt': 600}]

sum_store = {}

for entry in list_to_sum:
    key = (entry['Name'], entry['City'])
    if key in sum_store:
        sum_store[key] += entry['amt']
    else:
        sum_store[key] = entry['amt']

print(sum_store)

output：

{('A', 'W'): 1000, ('B', 'A'): 200, ('C', 'X'): 900}

Answer 3

除了其他人提出的答案外，它可以在 pandas 一行中完成。 它按名称和城市对行进行分组，并计算其 amt 特征的总和。

import pandas as pd
list_to_sum=[
    {'Name': 'A', 'City': 'W','amt':100},
    {'Name': 'B', 'City': 'A','amt':200},
    {'Name': 'A', 'City': 'W','amt':300},
    {'Name': 'C', 'City': 'X','amt':400},
    {'Name': 'C', 'City': 'X','amt':500},
    {'Name': 'A', 'City': 'W','amt':600}
]

df = pd.DataFrame(list_to_sum)

t = df.groupby(['Name','City']).amt.sum()

print(t)

Output:
Name  City
A     W       400
B     A       200
C     X       900