<p>我们用熊猫吧。你知道吗</p>
<pre><code>#From @C14L setup:
li = [
[
{'Total Black': 3, 'Total Color': 2, 'Account ID': '2222', 'Account Name': 'Moe'},
{'Total Black': 5, 'Total Color': 4, 'Account ID': '3333', 'Account Name': 'Larry'},
{'Total Black': 9, 'Total Color': 6, 'Account ID': '4444', 'Account Name': 'Curly'}
],
[
{'Total Black': 8, 'Total Color': 4, 'Account ID': '2222', 'Account Name': 'Moe'},
{'Total Black': 2, 'Total Color': 7, 'Account ID': '3333', 'Account Name': 'Larry'},
{'Total Black': 11, 'Total Color': 9, 'Account ID': '4444', 'Account Name': 'Curly'}
]
]
pd.concat([pd.DataFrame(li[i]) for i in range(len(li))])\
.groupby(['Account ID','Account Name'])\
.sum()\
.reset_index()\
.to_dict(orient='records')
</code></pre>
<p>输出:</p>
<pre><code>[{'Account ID': '2222',
'Account Name': 'Moe',
'Total Black': 11,
'Total Color': 6},
{'Account ID': '3333',
'Account Name': 'Larry',
'Total Black': 7,
'Total Color': 11},
{'Account ID': '4444',
'Account Name': 'Curly',
'Total Black': 20,
'Total Color': 15}]
</code></pre>
<h3>详情:</h3>
<p>首先,我们使用列表理解和pandas dataframe构造函数为带有字典的列表的原始列表的每个元素构建数据帧。你知道吗</p>
<p>下一步,使用pd.concat公司将这两个数据帧放在一起,在本例中是将数据帧合并为一个数据帧。你知道吗</p>
<p>使用groupby with sum来聚合Total Color和Total Black的值。你知道吗</p>
<p>最后,重设索引和todict以输出组合数据帧作为字典。你知道吗</p>