Python列表:求和列表中的值并删除重复项

Question

我在Python中有以下列表：

my_list = [{'code_id': 'A', 'amount': 100.0},{'code_id': 'B', 'amount': 150.0},{'code_id': 'C', 'amount': 200.0},{'code_id': 'A', 'amount': 120.0},{'code_id': 'B', 'amount': 300.0},{'code_id': 'D', 'amount': 180.0}]

从上面的列表中，我需要创建一个没有重复的新列表；但是求和"；金额"；以上列表中的所有项目。

我需要实现一个最终列表，如：

final_list = [{'code_id': 'A', 'amount': 220.0},{'code_id': 'B', 'amount': 450.0},{'code_id': 'C', 'amount': 200.0},{'code_id': 'D', 'amount': 180.0}]

我可以删除重复项，但不知道如何在这个过程中求和值。我使用的示例代码：

final_list = []
seen = set()
for dic in my_list:
key = (dic['code_id'])
if key in seen:
continue
final_list.append(dic)
seen.add(key)

我如何在Python中实现这一点？

Answer 1

我将从一个临时defaultdict开始，它跟踪每个'code_id':的'amount'

from collections import defaultdict  
my_list = [{'code_id': 'A', 'amount': 100.0},{'code_id': 'B', 'amount': 150.0},{'code_id': 'C', 'amount': 200.0}, {'code_id': 'A', 'amount': 120.0},{'code_id': 'B', 'amount': 300.0},{'code_id': 'D', 'amount': 180.0}]          
tmp = defaultdict(int)                                                                                           
                                            
for d in my_list: 
tmp[d['code_id']] += d['amount']
# if tmp was a normal dict, you could use
# tmp[d['code_id']] = tmp.get(d['code_id'], 0) + d['amount']
                                          
print(tmp)                                                                                                              
# defaultdict(int, {'A': 220.0, 'B': 450.0, 'C': 200.0, 'D': 180.0})

然后变换CCD_ 4的结构以得到期望的结果

result = [{'code_id': k, 'amount': v} for k, v in tmp.items()]                                                   
print(result)                                                                                                    
# [{'code_id': 'A', 'amount': 220.0}, {'code_id': 'B', 'amount': 450.0}, {'code_id': 'C', 'amount': 200.0}, {'code_id': 'D', 'amount': 180.0}]

对于pandas用户：

>>> pd.DataFrame(my_list).groupby('code_id', as_index=False).sum().to_dict(orient='records')                         
[{'code_id': 'A', 'amount': 220.0},
{'code_id': 'B', 'amount': 450.0},
{'code_id': 'C', 'amount': 200.0},
{'code_id': 'D', 'amount': 180.0}]