Python实现字典列表按cat_id分组汇总items值的方法

核心逻辑是一次遍历完成聚合，时间复杂度O(n)，无额外冗余开销，完全满足所有约束要求。

因为cat_id和category一一对应，直接拿cat_id作为聚合唯一键即可，不需要提前对原列表做排序，不管分类条目怎么混杂排布都能正确统计。 #

纯标准库无依赖实现（兼容性最好） #

不需要安装任何第三方包，全Python3版本通用：

given_list = [
    {"cat_id": 1, "category": "red", "items": 1},
    {"cat_id": 1, "category": "red", "items": 3},
    {"cat_id": 2, "category": "yellow", "items": 2},
    {"cat_id": 2, "category": "yellow", "items": 4},
    {"cat_id": 2, "category": "yellow", "items": 6},
    {"cat_id": 3, "category": "green", "items": 99},
]

agg_tmp = {}
for row in given_list:
    cid = row["cat_id"]
    if cid not in agg_tmp:
        agg_tmp[cid] = {"cat_id": cid, "category": row["category"], "items": 0}
    agg_tmp[cid]["items"] += row["items"]

outcome = list(agg_tmp.values())

运行后outcome的结果和预期完全一致，Python3.7+版本下输出顺序和原列表中各分类首次出现的顺序一致，如果是更低版本需要保序，把agg_tmp替换成collections.OrderedDict()即可。 #

简化写法（适合快速写脚本） #

引入标准库defaultdict可以少写几行初始化判断逻辑：

from collections import defaultdict

given_list = [
    {"cat_id": 1, "category": "red", "items": 1},
    {"cat_id": 1, "category": "red", "items": 3},
    {"cat_id": 2, "category": "yellow", "items": 2},
    {"cat_id": 2, "category": "yellow", "items": 4},
    {"cat_id": 2, "category": "yellow", "items": 6},
    {"cat_id": 3, "category": "green", "items": 99},
]

item_total = defaultdict(int)
cat_map = {}
for row in given_list:
    cid = row["cat_id"]
    item_total[cid] += row["items"]
    cat_map[cid] = row["category"]

outcome = [
    {"cat_id": cid, "category": cat_map[cid], "items": total}
    for cid, total in item_total.items()
]

避坑说明 #

不要用「先按分类把所有items攒成列表，最后再对列表求和」的写法，这种方案会额外存储所有items的原始值，数据量大的时候内存开销和耗时都会明显升高，边遍历边累加的写法性能最优。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mtsk