在Python中，如何在类似dict的结构中求和耦合值？

我有一个xlsx，我正在用

openpyxl

解析它

A列是产品名称，B列是收入，我想将每对产品收入值提取到A

dict

中。若并没有重复的产品，那个么只需通过适当地映射

ws.columns

来创建dict即可

问题是，有些（但不是全部）产品有多个条目。对于这些，我需要对有问题的值求和，然后只为这些产品返回一个键（对于其他产品也是如此）。因此，如果我的收入电子表格包含以下内容：

在返回dict之前，我想对香蕉的收入值进行求和。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，以下操作正常：

revenue{}
i = 0;
for product in ws.columns[0]:
    revenue[product.value] = ws.columns[1][i].value
    i+=1

但很明显，当它遇到重复项时就会崩溃。我可以尝试使用，它将给出一个结构，我可以从中执行加法并创建最终的

dict

：

d = MultiDict()
for i in range(len(ws.columns[1])):
        d.add(ws.columns[0][i].value,ws.columns[1][i].value)

---

这就给我留下了一个

MultiDict

，它本身实际上是一个元组列表，这一切都有点复杂。是否有一种更整洁或标准的库方法来实现相同的密钥多次数据结构？使用

zip（）

怎么样？不一定要像迪克特一样。我只需要能够从中创建一个

dict

（然后执行加法）。

假设您可以将数据转换为键值元组列表，则这应该接近您想要的：

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}

---

假设您可以将数据转换为键值元组列表，这应该与您想要的接近：

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}

---

collections.defaultdict

是为这种类型的用例制作的

>>> 
>>> 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})
>>>

>
>>>d=集合.defaultdict（浮点）
>>>p=[（'Kiwi'，1.2），（'Banana'，3.2），（'Pear'，6.2），（'Banana'，2.3），（'Apple'，1.7），（'Banana'，1.7）]
>>>对于p中的k，v：
d[k]+=v
>>>d
defaultdict（，{'Kiwi'：1.2，'Pear'：6.2，'Banana'：7.2，'Apple'：1.7}）
>>>

集合。defaultdict

是为这种类型的用例制作的

>>> 
>>> 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})
>>>

>
>>>d=集合.defaultdict（浮点）
>>>p=[（'Kiwi'，1.2），（'Banana'，3.2），（'Pear'，6.2），（'Banana'，2.3），（'Apple'，1.7），（'Banana'，1.7）]
>>>对于p中的k，v：
d[k]+=v
>>>d
defaultdict（，{'Kiwi'：1.2，'Pear'：6.2，'Banana'：7.2，'Apple'：1.7}）
>>>

假设第二列的

长度小于第一列；只需在第一列中按值对行进行分组，然后将其余行相加，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)))

假设第二列的
长度
小于第一列；只需在第一列中按值对行进行分组，然后将其余行相加，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)))

嗯，假设一个多目录实际上类似于上面的
list\u key\u value
（即一个元组列表），我碰巧用多目录作为
list\u key\u value
运行了您的建议。它导致ValueError：太多的值无法解压缩。因此，我重新处理了值的提取，将它们放入元组列表中，就像您所做的一样，并且成功了。非常好，谢谢你。你可以将d初始化为
defaultdict（int）
来去掉表达式
d.get（key，0）
，没错。在我看来，使用一种或另一种方法是个人喜好的问题——我更喜欢
get
方法，因为它确切地说明了它的功能。考虑到一个MultiDict实际上类似于上面的
list\u key\u值
（即一个元组列表），我碰巧用MutliDict作为
list\u key\u值
运行了您的建议。它导致ValueError：太多的值无法解压缩。因此，我重新处理了值的提取，将它们放入元组列表中，就像您所做的一样，并且成功了。非常好，谢谢你。你可以将d初始化为
defaultdict（int）
来去掉表达式
d.get（key，0）
，没错。在我看来，使用一个或另一个是个人喜好的问题-我更喜欢
get
方法，因为它确切地说明了它的功能。谢谢，我会尝试一下。谢谢，我会尝试一下。列的长度是相等的，但我还是会尝试你的方法。谢谢。如果列长度相等，那就没关系了。上面的代码只有在第一列的长度更大时才会中断。列的长度相等，但我还是会尝试您的方法。谢谢。如果列长度相等，那就没关系了。仅当第一列的长度大于时，上述代码才会中断。