如何在python中对字典值求和？答案

【问题标题】：How to sum dictionary value in python?如何在python中对字典值求和？
【发布时间】：2016-12-21 07:37:28
【问题描述】：

我有一个从数据库中获取的列表。

[{
  'name': 'John',
  'score': 30
}, {
  'name': 'Jan',
  'score': 23
}, {
  'name': 'Mike',
  'score': 34
}]

numpy可以得到分数的总和吗？ （不使用 for in 逐一循环）

【问题讨论】：

不重复，我的情况是字典列表，我只想添加score，并且我确实提到了没有通过1逐1循环。就像numpy.sum(list)
哦..好的。撤回！！我可以建议您更新标题以提及这一点。有点误导。无循环部分仅在末尾。
标题具有误导性。这不是专栏；这是一个字典值。

标签： python numpy dictionary

【解决方案1】：

您可以通过在收集所有“分数”的列表推导上执行sum 来做到这一点：

sum( [x['score'] for x in MyListOfDictionaries] )

(PS. 这里不需要 Numpy)

编辑： 正如 @sebastian 在 cmets 中指出的那样，列表理解周围的括号不是必需的，因为我们将其直接插入一个函数，即：

sum(x['score'] for x in MyListOfDictionaries)

这被称为“生成器”语法；从性能的角度来看，它可以更有效，因为它避免了在处理列表之前为列表分配内存的额外步骤。

【讨论】：

虽然不需要外部 [] 括号 - 您也可以在生成器上调用 sum，避免创建包含所有分数的临时列表。
谢谢，很好。我已经习惯了 julia，你不能忽略它们，所以我继续这样做：p 我会用你的评论更新。 :)

【解决方案2】：

NumPy 是一个用于数值数组处理的库。如果您想完全使用NumPy 及其性能，您可以使用数字作为列名，将您的集合转换为矩阵并使用NumPy 进行计算。

我建议您尝试 pandas 库：它有一个 DataFrame 类型，它被创建用于包含和处理像您这样的集合（如 R 语言中的数据框或 MatLab 中的表） - 具有列和行。它有sum 方法可以解决你的问题。

我想，这不是你想要对数据做的唯一事情，而且速度很重要——我建议使用这个库。

这里有相关的 StackOverflow 问题，它们将向您展示该库的一些能力：

【讨论】：

【解决方案3】：

In [1963]: ll=[{
  ...:   'name': 'John',
  ...:   'score': 30
  ...: }, {
  ...
  ...: }]

首先是明显的迭代解决方案

In [1965]: sum([d['score'] for d in ll])
Out[1965]: 87

我可以把它变成一个对象数组：

In [1966]: np.array(ll)
Out[1966]: 
array([{'score': 30, 'name': 'John'}, {'score': 23, 'name': 'Jan'},
       {'score': 34, 'name': 'Mike'}], dtype=object)

但是直接将sum 应用到那将无济于事。但是：

In [1967]: from operator import itemgetter
In [1970]: np.frompyfunc(itemgetter('score'),1,1)(ll).sum()
Out[1970]: 87

查看我最近的回答 https://stackoverflow.com/a/38936480/901925 了解更多关于如何访问数组中对象的属性。

frompyfunc 并没有真正摆脱迭代——它只是以用户友好的方式包装它。而itemgetter 仍在为列表中的每个字典执行item['score']。

itemgetter这个用法基本一样：

In [1974]: list(map(itemgetter('score'), ll))
Out[1974]: [30, 23, 34]

列表理解、映射、frompyfunc 都是遍历列表并从每个字典中获取 score 值的方法。

pandas 或许能够将整个列表转换为数据框，但不要被它的易用性所迷惑——它在幕后完成了所有这些工作，甚至更多。

【讨论】：

【解决方案4】：

lst = [{
  'name': 'John',
  'score': 30
}, {
  'name': 'Jan',
  'score': 23
}, {
  'name': 'Mike',
  'score': 34
}]

sum(map(lambda x: x['score'], lst))

【讨论】：