对字典值求和，使用两个键作为索引：如何实现这一点？

Question

我有以下字典：

res = [{'name': 'mfi', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1000.0, 'tax_amount': 140.0}, 
{'name': 'serv', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1000.0, 'tax_amount': 140.0}, 
{'name': 'inv', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1200.0, 'tax_amount': 168.0}, 
{'name': 'mfi', 'percentage': 50.0, 'tax_base': 1500.0, 'tax_amount': 210.0}, 
{'name': 'none', 'percentage': 0.0, 'tax_base': 1000.0, 'tax_amount': 0.0}, 
{'name': 'none', 'percentage': 0.0, 'tax_base': 900.0, 'tax_amount': 126.0}, 
{'name': 'mfi', 'percentage': 50.0, 'tax_base': 1000.0, 'tax_amount': 140.0}]

从这本字典中，我需要对 'tax_base' 和 'tax_amount' 值键求和，并使用键 'name' 和 'percentage' 作为索引。

因此，我需要：

res_final = [{'name': 'mfi', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1000.0, 'tax_amount': 140.0},
{'name': 'mfi', 'percentage': 50.0, 'tax_base': 2500.0, 'tax_amount': 350.0},  
{'name': 'serv', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1000.0, 'tax_amount': 140.0}, 
{'name': 'inv', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1200.0, 'tax_amount': 168.0}, 
{'name': 'none', 'percentage': 0.0, 'tax_base': 1900.0, 'tax_amount': 126.0}, 
]

我怎样才能做到这一点？可以给我一个样品吗？

Answer 1

获取您的原始输入res 和您的首选输出res_final，以下代码将起作用：

# Creating a temporary dictionary with the aggregation
temp_result = {}
for each in res:
    key = (each['name'], each['percentage'])
    if key not in temp_result:
        temp_result[key] = dict(tax_base=0, tax_amount=0)

    temp_result[key]['tax_base'] += each['tax_base']
    temp_result[key]['tax_amount'] += each['tax_amount']

# Transforming the temporary dictionary to the correct format
final_result = []
for (name, percentage), taxes in temp_result.items():
    final_result.append(dict(
            name=name,
            percentage=percentage,
            tax_base=taxes['tax_base'],
            tax_amount=taxes['tax_amount']
    ))

for each in final_result:
    print(each)

结果将是：

{'name': 'mfi', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1000.0, 'tax_amount': 140.0}
{'name': 'serv', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1000.0, 'tax_amount': 140.0}
{'name': 'inv', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1200.0, 'tax_amount': 168.0}
{'name': 'mfi', 'percentage': 50.0, 'tax_base': 2500.0, 'tax_amount': 350.0}
{'name': 'none', 'percentage': 0.0, 'tax_base': 1900.0, 'tax_amount': 126.0}

说明

在第一部分中，我们创建了一个新字典，它以 name 和 percentage 的组合作为 tuple 的键，并将带有 tax_base 和 tax_amount 的字典作为该键的值.

然后我们检查键是否已经在我们的字典中，如果不是，我们创建键。最后一步是将tax_base 和tax_amount 相加。

现在我们有了一本包含所有信息的字典，但格式不正确。第二部分负责这一点。我们再次将密钥拆分为name 和percentage，并将数据与tax_base 和tax_amount 合并到一个字典中。

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编辑

如果人们想知道如何使用pd.DataFrame。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(res)
res = df.groupby(['name', 'percentage'], as_index=False).sum()
final_result = res.to_dict('records')

for each in final_result:
    print(each)

会产生相同的输出，但不保证与输入的顺序相同。

Answer 2

这是另一种（非常相似）的方法，但更简洁一些。

在这里，我们首先创建一个唯一的 name:percentage 对列表，然后遍历这些唯一键，从 res 列表中过滤掉与该唯一键不匹配的条目。

unique_keys = list(set([f"{d['name']}:{d['percentage']}" for d in res])) # use list(set()) to keep only unique values as keys
output = []

for key in unique_keys:
    name, percentage = key.split(":")
    matching_entries = list(filter(lambda d: d['name'] == name and str(d['percentage']) == percentage, res))
    
    summed = {"name": name, "percentage": float(percentage), "tax_base": 0.0, "tax_amount": 0.0}
    for entry in matching_entries:
        summed["tax_base"] += entry.get("tax_base", 0) # use get in case value is not in dictionary, 0 is default value
        summed["tax_amount"] += entry.get("tax_amount", 0)
    
    output.append(summed)

output.sort(key=lambda d: d['name']) # sorting to organize a bit

输出：

[{'name': 'inv', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1200.0, 'tax_amount': 168.0},
 {'name': 'mfi', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1000.0, 'tax_amount': 140.0},
 {'name': 'mfi', 'percentage': 50.0, 'tax_base': 2500.0, 'tax_amount': 350.0},
 {'name': 'none', 'percentage': 0.0, 'tax_base': 1900.0, 'tax_amount': 126.0},
 {'name': 'serv', 'percentage': 100.0, 'tax_base': 1000.0, 'tax_amount': 140.0}]