如何在Python中对dictlike结构中的耦合值求和？

Question

我有一个正在解析的xlsx openpyxl。在

A列是产品名称，B列是revenue，我想将每对产品收入值提取到A dict。若并没有重复的产品，只需通过适当地映射ws.columns来创建dict。在

问题是，有些（但不是所有）产品都有多个条目。对于这些，我需要求和这些值的总和，然后返回这些产品的一个键（对于其他产品）。因此，如果我的收入电子表格包含以下内容：

{1美元^

在返回dict之前，我希望将香蕉的收入值相加。然后期望的结果是：

{'Banana': 7.2, 'Apple': 1.7, 'Pear': 6.2, 'Kiwi': 1.2}

如果没有重复项，则以下操作正常：

^{pr2}$

但很明显，当它遇到重复时就会崩溃。我可以尝试使用MultiDict()，它将给出一个结构，我可以从中执行加法并创建最后的dict：

^{3}$

这就给我留下了一个MultiDict，它本身实际上是一个元组的列表，所有这些都变得有点复杂。有没有一种更简洁或标准的库方法来实现同一个键的多次数据结构？雇佣zip()怎么样？不一定要像口述一样。我只需要能够从中创建一个dict（然后执行加法）。在

Answer 1

假设第二列的length比第一列少；可以简单地按第一列中的值对行进行分组，然后将其余的行相加，如下所示：

from itertools import izip_longest, groupby
from operator import itemgetter

rows = izip_longest(ws.columns[0], ws.columns[1], fillvalue=0)

result = dict((k, sum((g[1] for g in v))) for k, v in groupby(rows, itemgetter(0)))

Answer 2

collections.defaultdict是为这种类型的用例而设计的。在

>>> 
>>> d = collections.defaultdict(float)
>>> p = [('Kiwi', 1.2), ('Banana', 3.2), ('Pear', 6.2), ('Banana', 2.3), ('Apple', 1.7), ('Banana', 1.7)]
>>> for k,v in p:
    d[k] += v


>>> d
defaultdict(<type 'float'>, {'Kiwi': 1.2, 'Pear': 6.2, 'Banana': 7.2, 'Apple': 1.7})
>>>

Answer 3

假设您可以将数据转换为键值元组的列表，这应该与您想要的结果接近：

list_key_value_tuples = [("A", 1), ("B", 2), ("A", 3)]

d = {}
for key, value in list_key_value_tuples:
    d[key] = d.get(key, 0) + value

> print d
{'A': 4, 'B': 2}