Python中不使用字典或Pandas实现嵌套列表按政党分组求和

嘿，这个需求很棒——手动实现分组统计能帮你彻底搞清楚底层逻辑，不用字典或者Pandas完全可行！我来一步步带你实现：

核心思路拆解 #

咱们不用现成工具的话，核心就是三个关键步骤：

1. 先找出所有唯一的政党名称，避免重复统计
2. 对每个政党，遍历原始列表，把对应县的票数逐个累加起来
3. 最后把结果整理成清晰的对比表格

代码实现示例 #

先拿一组模拟数据来演示，你可以直接替换成自己的列表：

# 模拟的原始数据：[[county, political party, votes received]]
sample_data = [
    ["County A", "Democrat", 12000],
    ["County B", "Republican", 9500],
    ["County C", "Democrat", 15000],
    ["County D", "Independent", 3000],
    ["County E", "Republican", 11000]
]

# 步骤1：提取所有唯一的政党
unique_parties = []
for entry in sample_data:
    party = entry[1]
    if party not in unique_parties:
        unique_parties.append(party)

# 步骤2：逐个政党累加票数
vote_totals = []
for party in unique_parties:
    total_votes = 0
    for entry in sample_data:
        if entry[1] == party:
            total_votes += entry[2]
    vote_totals.append([party, total_votes])

# 步骤3：输出结果（也可以整理成表格）
print("各政党总票数统计：")
for result in vote_totals:
    print(f"{result[0]}: {result[1]} 票")

生成对比表格 #

如果要生成更直观的Markdown表格，咱们可以把vote_totals转化成表格格式：

小优化：封装成函数 #

如果你的数据量比较大，或者需要重复使用，可以把逻辑封装成函数，更整洁：

def calculate_party_votes(data):
    # 提取唯一政党
    unique_parties = []
    for entry in data:
        party = entry[1]
        if party not in unique_parties:
            unique_parties.append(party)
    # 计算总票数（用生成器表达式简化累加逻辑）
    totals = []
    for party in unique_parties:
        total = sum(entry[2] for entry in data if entry[1] == party)
        totals.append([party, total])
    return totals

# 调用函数
final_results = calculate_party_votes(sample_data)

这个实现完全不依赖字典或者Pandas，纯靠基础的循环和条件判断就能完成，刚好符合你的需求～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者New at programming