在python中对相似值进行分组和求和

Question

我有这种格式的数据：

d = [

 {'key': '2018-05-10', 'vals': {'Clicks': 229, 'Link Clicks': 210}},

 {'key': '2018-05-11', 'vals': {'Clicks': 365, 'Link Clicks': 379}},

 {'key': '2018-05-10', 'vals': {'Clicks': 139, 'Link Clicks': 11}},

 {'key': '2018-05-11', 'vals': {'Clicks': 1348, 'Link Clicks': 73}},

]

即，它具有相同的多个条目 key

我希望它对它进行分组，以便Clicks＆Link Clicks归纳共同的日期：

所以输出应该像这样：

d = [

 {'key': '2018-05-10', 'vals': {'Clicks': 368, 'Link Clicks': 221}},

 {'key': '2018-05-11', 'vals': {'Clicks': 1713, 'Link Clicks': 452}},

]

我想到了首先通过使用将值分组在一起defaultdict：

from collections import defaultdict

    dd = defaultdict(list)

    for i in d:                        

        dd[i['key']].append(i['vals'])

它给出以下输出：

{ 2018-05-10': [

             {'Clicks': 229, 'Link Clicks': 210},

             {'Clicks': 139, 'Link Clicks': 11}

              ],

 '2018-05-11': [

             {'Clicks': 365, 'Link Clicks': 379},

             {'Clicks': 1348, 'Link Clicks': 73}

             ]}

现在，我认为我可以Counter用来总结价值，但我知道如何去做。同样，键的名称（即Clicks＆Link Clicks可能会更改＆vals可以包含两个以上的条目）。

还可以不用使用它defaultdict吗？有没有更好的方法？

注意：我认为使用defaultdict的方法并不理想，因为我一直希望按日期对数据进行排序，而一旦我使用dict，我将失去顺序

Answer 1

from collections import defaultdict, Counter, OrderedDictld = [{'key': '2018-05-10', 'vals': {'Clicks': 229, 'Link Clicks': 210}}, {'key': '2018-05-11', 'vals': {'Clicks': 365, 'Link Clicks': 379}}, {'key': '2018-05-10', 'vals': {'Clicks': 139, 'Link Clicks': 11}}, {'key': '2018-05-11', 'vals': {'Clicks': 1348, 'Link Clicks': 73}}]out=defaultdict(Counter())for d in ld:    out[d['key']].update(d['vals'])new = OrderedDict(sorted(out.items()))print(new)# OrderedDict([('2018-05-10', Counter({'Clicks': 368, 'Link Clicks': 221})), ('2018-05-11', Counter({'Clicks': 1713, 'Link Clicks': 452}))])

Answer 2

from pprint import pprintfrom collections import Counter, OrderedDictd = {'2018-05-10': [             {'Clicks': 229, 'Link Clicks': 210},             {'Clicks': 139, 'Link Clicks': 11}              ], '2018-05-11': [             {'Clicks': 365, 'Link Clicks': 379},             {'Clicks': 1348, 'Link Clicks': 73}             ],}m = OrderedDict()for k, v in d.items():    m[k] = Counter()    for i in v:        m[k].update(i)    m[k] = dict(m[k])    # or if you want to keep the 'vals' key and list:    # m[k] = [{"vals": dict(m[k])}]pprint(m)输出：OrderedDict([('2018-05-11', {'Clicks': 1713, 'Link Clicks': 452}),             ('2018-05-10', {'Clicks': 368, 'Link Clicks': 221})])

Answer 3

您可以使用嵌套字典理解。相关c_type键（即Clicks＆Link Clicks）是从每个日期的第一个列表中派生的。否则，该方法自然会接受任意数量的类别。res = {k: {'vals': {c_type: sum(item[c_type] for item in v) for c_type in v[0]}}       for k, v in dd.items()}{'2018-05-10': {'vals': {'Clicks': 368, 'Link Clicks': 221}}, '2018-05-11': {'vals': {'Clicks': 1713, 'Link Clicks': 452}}}