如何合并Python字典列表中重复日期的对应数值？

这里提供几种实用的方法来实现按日期分组求和的需求：

方法一：使用普通字典手动分组累加 #

先遍历原列表，用日期作为键维护每个日期对应的数值总和，最后将字典转换为目标格式的列表：

foo = [{'date':'01-08-2022', 'pre_val':90, 'cur_val':100},{'date':'02-08-2022', 'pre_val':70, 'cur_val':100},{'date':'01-08-2022', 'pre_val':60, 'cur_val':50}]

# 初始化字典存储每个日期的累加值
sum_dict = {}
for item in foo:
    date = item['date']
    if date not in sum_dict:
        # 首次遇到该日期，初始化数值
        sum_dict[date] = {'date': date, 'pre_val': item['pre_val'], 'cur_val': item['cur_val']}
    else:
        # 已存在该日期，累加对应数值
        sum_dict[date]['pre_val'] += item['pre_val']
        sum_dict[date]['cur_val'] += item['cur_val']

# 将字典的值转换为列表，得到结果
bar = list(sum_dict.values())
print(bar)

方法二：使用collections.defaultdict简化代码 #

借助defaultdict省去判断日期是否存在的步骤，让代码更简洁：

from collections import defaultdict

foo = [{'date':'01-08-2022', 'pre_val':90, 'cur_val':100},{'date':'02-08-2022', 'pre_val':70, 'cur_val':100},{'date':'01-08-2022', 'pre_val':60, 'cur_val':50}]

sum_dict = defaultdict(lambda: {'pre_val': 0, 'cur_val': 0})
for item in foo:
    date = item['date']
    sum_dict[date]['pre_val'] += item['pre_val']
    sum_dict[date]['cur_val'] += item['cur_val']

# 转换为目标列表格式
bar = [{'date': k, **v} for k, v in sum_dict.items()]
print(bar)

方法三：使用Pandas快速处理（适合大规模数据） #

如果数据量较大，用Pandas的分组聚合功能会更高效：

import pandas as pd

foo = [{'date':'01-08-2022', 'pre_val':90, 'cur_val':100},{'date':'02-08-2022', 'pre_val':70, 'cur_val':100},{'date':'01-08-2022', 'pre_val':60, 'cur_val':50}]

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(foo)
# 按date分组，对pre_val和cur_val求和
grouped_df = df.groupby('date', as_index=False).sum()
# 转换为字典列表
bar = grouped_df.to_dict('records')
print(bar)

以上三种方法都能得到你需要的结果，可根据实际场景选择合适的方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Deekshith Hari