如何遍历日期值嵌套列表，按唯一日期分组累加对应数值

核心逻辑 #

你已经完成了唯一日期提取的步骤，后续只需要通过位置索引关联日期和对应数值，按日期分组累加后重组格式即可，全程保留日期首次出现的顺序，适配Excel导入的顺序要求。

实现步骤 #

• 初始化累加容器：以去重后的日期为键，给每个键初始化和数值行数量等长的0值列表，用来存每一行数值的累加结果
• 按索引遍历匹配：遍历原始日期行的每一个位置，拿到当前位置的日期后，把所有数值行在这个位置的值，累加到容器对应日期的统计项里
• 重组结果格式：第一行放去重后的日期列表，后续逐行提取每个日期对应位置的累加值，拼成和原始结构一致的嵌套列表

完整可运行代码 #

data = [['20-01-22', '20-01-22', '09-09-21'],
        [10, 10, 10],
        [12, 10, 1 ]]

# 已完成的唯一日期提取逻辑
keys = data[0]
unique_dates = [] 
for x in keys:
    if x not in unique_dates:
        unique_dates.append(x)

# 计算数值行的总数量（排除第一行日期行）
value_row_num = len(data) - 1
# 初始化累加字典
sum_mapping = {date: [0]*value_row_num for date in unique_dates}

# 遍历每个日期的位置索引，完成数值累加
for pos_idx, current_date in enumerate(data[0]):
    for row_idx in range(value_row_num):
        # 数值行从索引1开始，所以取row_idx+1行对应位置的值累加
        sum_mapping[current_date][row_idx] += data[row_idx + 1][pos_idx]

# 拼接为最终目标格式
final_data = [unique_dates]
for row_idx in range(value_row_num):
    line_data = [sum_mapping[date][row_idx] for date in unique_dates]
    final_data.append(line_data)

运行后final_data的输出和预期结果完全一致：

[['20-01-22', '09-09-21'], [20, 10], [22, 1]]

提示：如果后续新增数值行，这段代码不需要修改逻辑，会自动适配行数做累加。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aoife