如何合并变量中的重复项并对对应数值分组求和

这个需求的核心是按键值分组求和，是结构化数据处理的常规聚合操作，以下是不同工具/语言下的直接可复用实现，对应输入输出完全匹配你给出的示例结构：

Python 实现 #

方案1：pandas 库（数据处理场景首选） #

如果你的二维变量是pandas DataFrame格式（假设变量名为catch_raw，列名保持Column 1/Column 2），单步聚合即可得到结果：

import pandas as pd

# 分组求和，as_index=False保证输出仍是普通二维表结构，不会把鱼名设为行索引
catch_sum = catch_raw.groupby("Column 1", as_index=False)["Column 2"].sum()

运行后catch_sum就是无重复鱼名、对应总捕获量的新变量，和你给出的期望输出完全一致。

方案2：Python原生实现（无第三方库依赖） #

如果原始数据是嵌套列表/元组格式（比如[("Fish 1", 10), ("Fish 2", 5), ...]），可以用字典累加实现：

catch_sum_dict = {}
for fish_name, catch_count in raw_data:
    # 鱼名第一次出现时初始化计数为0
    catch_sum_dict.setdefault(fish_name, 0)
    catch_sum_dict[fish_name] += catch_count

# 转换为和原始结构一致的二维列表
catch_sum = [(name, total) for name, total in catch_sum_dict.items()]

R 实现 #

方案1：dplyr 语法（生态/统计分析常用） #

library(dplyr)

catch_sum <- catch_raw %>%
  group_by(`Column 1`) %>%
  summarise(`Column 2` = sum(`Column 2`), .groups = "drop")

方案2：base R 实现（无包依赖） #

catch_sum <- aggregate(`Column 2` ~ `Column 1`, data = catch_raw, FUN = sum)

桌面表格工具（Excel/WPS）实现 #

无需写代码，用数据透视表快速完成：

• 选中原始两列数据，点击插入「数据透视表」
• 将Column 1（鱼类名称）字段拖入「行」区域
• 将Column 2（捕获数量）字段拖入「值」区域，默认汇总规则即为求和
• 如需固定为普通二维表，选中透视表结果复制，粘贴为值即可

以上任意方法用你给出的示例数据运行，输出结果均为：Fish 1总捕获20、Fish 2总捕获8、Fish 3总捕获1，和预期结果完全匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sf33