Python实现字典/列表匹配项合并及数值求和处理

我有一个包含列表的字典（或直接是列表形式的数据集），需要遍历数据并合并匹配项——按酒店名称分组，将对应value列的数值相加，最终输出合并后的结果。

示例输入数据 #

期望输出 #

{
    "hotelName": "hotel1",
    "date": "22-11-22",
    "value": "100"
}
{
    "hotelName": "hotel2",
    "date": "22-11-22",
    "value": "150"
}
{
    "hotelName": "hotel3",
    "date": "22-11-22",
    "value": "180"
}

我尝试直接遍历列表，但只能输出未合并的原始数据，求解决方法。

核心思路：用字典分组求和 #

用酒店名称作为字典的键，存储每个酒店的累计value和对应日期（默认取第一条数据的日期，匹配你的期望输出）。遍历原始数据时，判断酒店是否已在字典中：

• 若存在：累加value
• 若不存在：初始化该酒店的条目

这种方法时间复杂度为O(n)，遍历一次数据即可完成分组，效率较高。

代码实现

假设原始数据是列表格式（如果是字典嵌套列表，比如data = {"items": [你的数据]}，取data["items"]即可）：

# 原始数据列表
raw_data = [
    {"id": 1, "name": "hotel1", "date": "22-11-22", "value": 90},
    {"id": 2, "name": "hotel2", "date": "22-11-22", "value": 90},
    {"id": 3, "name": "hotel3", "date": "22-11-22", "value": 90},
    {"id": 4, "name": "hotel1", "date": "23-11-22", "value": 10},
    {"id": 5, "name": "hotel2", "date": "23-11-22", "value": 60},
    {"id": 6, "name": "hotel3", "date": "23-11-22", "value": 90},
]

# 初始化分组字典
grouped = {}

for item in raw_data:
    hotel_name = item["name"]
    current_value = item["value"]
    current_date = item["date"]
    
    if hotel_name in grouped:
        # 已存在该酒店，累加value
        grouped[hotel_name]["value"] += current_value
    else:
        # 首次出现，初始化条目
        grouped[hotel_name] = {
            "hotelName": hotel_name,
            "date": current_date,
            "value": current_value
        }

# 转换为列表格式，输出结果
result = list(grouped.values())

# 格式化输出（将value转为字符串，匹配期望格式）
for item in result:
    item["value"] = str(item["value"])
    print(item)

输出结果

{'hotelName': 'hotel1', 'date': '22-11-22', 'value': '100'}
{'hotelName': 'hotel2', 'date': '22-11-22', 'value': '150'}
{'hotelName': 'hotel3', 'date': '22-11-22', 'value': '180'}

补充说明 #

• 如果需要按酒店+日期分组（同一酒店不同日期分开统计），只需将字典的键改为元组(hotel_name, current_date)，逻辑不变。
• 代码中value转字符串是为了匹配你期望的输出格式，不需要的话可以去掉转换步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ciaran Mac