根据某些值对字典中的值求和答案

【问题标题】：Summing Values in Dictionary Based on Certain Values根据某些值对字典中的值求和
【发布时间】：2020-09-27 08:09:06
【问题描述】：

我有一个列出日期和价格的字典列表。它看起来像这样：

dict = [{'Date':datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 50}, {'Date':datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 12}, {'Date':datetime.datetime(2020, 6, 2, 0, 0), 'Price': 60}]

我想创建一个新的字典列表，将同一日期的所有价格值相加。所以输出看起来像这样：

output_dict = [{'Date':datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 62}, {'Date':datetime.datetime(2020, 6, 2, 0, 0), 'Price': 60}]

我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

您是否尝试过实现任何东西？发生了什么？
使用 defaultdict 的解决方案正是我所追求的！

标签： python dictionary sum conditional-statements

【解决方案1】：

您可以使用来自collections 模块的Counter：

from collections import Counter 

c = Counter() 

for v in dict:
    c[v['Date']] += v['Price']

output_dict = [{'Date': name, 'Price': count} for name, count in c.items()]

输出：

[{'Date': datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 62},
 {'Date': datetime.datetime(2020, 6, 2, 0, 0), 'Price': 60}]

或者，一种新的方式：

您可以使用Pandas 库来解决这个问题：

像这样安装熊猫：

pip install pandas

那么代码是：

import pandas as pd

output_dict = pd.DataFrame(dict).groupby('Date').agg(sum).to_dict()['Price']

输出：

{Timestamp('2020-06-01 00:00:00'): 62, Timestamp('2020-06-02 00:00:00'): 60}

【讨论】：

pandas 解决方案非常有效，谢谢！（对于阅读本文的任何新手，我将括号内的“dict”替换为我的初始字典名称）
@RTorres 你也可以查看我的Counter 解决方案。那也可以。你不必不接受我的回答。
我明白，感谢您的帮助，但我只能接受一个答案，对我有用的解决方案是 defaultdict 一个。
当然。您是否尝试过使用 Counter 的解决方案？那有什么问题？

【解决方案2】：

使用itertools.groupby的另一种解决方案：

import datetime
from itertools import groupby

dct = [{'Date':datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 50}, {'Date':datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 12}, {'Date':datetime.datetime(2020, 6, 2, 0, 0), 'Price': 60}]

out = []
for k, g in groupby(dct, lambda k: k['Date']):
    out.append({'Date': k, 'Price': sum(v['Price'] for v in g)})

print(out)

打印：

[{'Date': datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 62}, {'Date': datetime.datetime(2020, 6, 2, 0, 0), 'Price': 60}]

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以使用 itertools 的groupby，虽然我相信defaultdict 会更快：

#sort dicts
dicts = sorted(dicts, key= itemgetter("Date"))

#get the sum via itertools' groupby
result = [{"Date" : key,
           "Price" :  sum(entry['Price'] for entry in value)}
          for key,value in 
          groupby(dicts, key = itemgetter("Date"))]

print(result)

[{'Date': datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 62},
 {'Date': datetime.datetime(2020, 6, 2, 0, 0), 'Price': 60}]

【讨论】：

【解决方案4】：

使用defaultdict

import datetime
from collections import defaultdict

dct = [{'Date': datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 50},
       {'Date': datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 12},
       {'Date': datetime.datetime(2020, 6, 2, 0, 0), 'Price': 60}]

sum_up = defaultdict(int)
for v in dct:
    sum_up[v['Date']] += v['Price']

print([{"Date": k, "Price": v} for k, v in sum_up.items()])

[{'Date': datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 62}, {'Date': datetime.datetime(2020, 6, 2, 0, 0), 'Price': 60}]

【讨论】：

【解决方案5】：

这是一个很好的 defaultdict 用例，假设我们的 dict 是 my_dict：

import datetime

my_dict = [{'Date':datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 50},
           {'Date':datetime.datetime(2020, 6, 1, 0, 0), 'Price': 12},
           {'Date':datetime.datetime(2020, 6, 2, 0, 0), 'Price': 60}]

我们可以像这样使用 defaultdict 来累积价格：

from collections import defaultdict

new_dict = defaultdict(int)

for dict_ in my_dict:
    new_dict[dict_['Date']] += dict_['Price']

然后我们只是将这个字典重新转换为字典列表！：

my_dict = [{'Date': date, 'Price': price} for date, price in new_dict.items()]

【讨论】：