Python 列表内不同字典相同key对应数值累加的Pythonic实现咨询

方案1：使用collections.defaultdict（标准库实现，性能最优，推荐优先使用） #

时间复杂度为O(n)，无需提前排序，Python3.7+版本可自动保留原列表中Name首次出现的顺序：

from collections import defaultdict

sum_dict = defaultdict(int)
for item in my_list:
    sum_dict[item["Name"]] += item["Amount"]

# 转换为目标格式的字典列表
my_list_2 = [{"Name": name, "Amount": amount} for name, amount in sum_dict.items()]

方案2：使用itertools.groupby（函数式风格写法） #

groupby仅能将连续的同键元素分为一组，所以需要先按Name排序，时间复杂度为O(nlogn)，适合小数据量场景：

from itertools import groupby

my_list_2 = [
    {"Name": name, "Amount": sum(item["Amount"] for item in group)}
    for name, group in groupby(sorted(my_list, key=lambda x: x["Name"]), key=lambda x: x["Name"])
]

方案3：基于pandas实现（项目已引入pandas时最简洁） #

import pandas as pd

# 加sort=False可保留原列表Name首次出现的顺序，默认按Name字典序排序
my_list_2 = pd.DataFrame(my_list).groupby("Name", as_index=False, sort=False)["Amount"].sum().to_dict("records")

注：如果对输出结果的顺序有要求，优先选择方案1或者方案3调整sort参数实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ignas