如何在Python中不使用双层for循环遍历嵌套字典完成购物数据统计

我们的实现目标是统计每位采购员一周7天每日的总采购数量，最终返回{采购员姓名: [日1总量, 日2总量, ..., 日7总量]}格式的结果。

方案1：字典推导式+内置组合函数（仅1层显式循环） #

该方案没有显式编写双层for循环，内层遍历由zip、sum隐式完成：

res = {
    name: [sum(daily_cnt) for daily_cnt in zip(*items.values())]
    for name, items in groceries.items()
}

逻辑说明： #

• *items.values()会将当前采购员所有商品的采购量列表解包后传入zip
• zip会按天将不同商品的当日采购量打包为元组
• sum直接对单日的采购量元组求和，得到当日总采购量

方案2：全隐式循环实现（无任何显式for语句） #

如果完全不想写显式for关键字，可以通过map函数实现全隐式遍历：

res = dict(
    map(
        lambda x: (x[0], list(map(sum, zip(*x[1].values())))),
        groceries.items()
    )
)

方案3：借助pandas实现（适合大规模数据场景） #

如果允许使用第三方库，pandas可以更简洁地完成按行求和操作：

import pandas as pd
res = {name: pd.DataFrame(items).sum(axis=1).tolist() for name, items in groceries.items()}

运行结果示例： #

所有方案最终返回的结果一致：

{
    'tom': [2, 0, 1, 1, 2, 0, 1],
    'andy': [2, 1, 1, 1, 2, 0, 2]
}

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