python类sql group by中列表元素的总和列表

我有一个列表列表（字符串、整数）

例如：

我想对相同的项目求和，最后得到：

my2_list=[["apple",116],["banana",15],["orange",9]]

或者，您可以将结果保留为字典，您可以在排序列表中使用：

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说到SQL分组依据和预排序：

groupby（）

的操作类似于Unix中的uniq筛选器。信息技术 每次键的值更改时生成一个中断或新的组 功能更改（这就是为什么通常需要对进行排序的原因 使用同一按键功能的数据）。那种行为不同于 SQL的组，通过该组聚合公共元素，而不考虑其属性 输入顺序

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使用熊猫和groupby强调地雷

：

import pandas as pd

>>> pd.DataFrame(my_list, columns=['fruit', 'count']).groupby('fruit').sum()
        count
fruit        
apple     116
banana     15
orange      9

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如果您不想保留订单，请使用以下代码

my_list=[["apple",5],["banana",6],["orange",6],["banana",9],["orange",3],["apple",111]]
my_dict1 = {}

for d in my_list:
   if d[0] in my_dict1.keys():
      my_dict1[d[0]] += d[1]
   else:
      my_dict1[d[0]] = d[1]

my_list2 = [[k,v] for (k,v) in my_dict1.items()]

---

您不需要在key@MosesKoledoye它似乎是这样工作的，但找不到任何文档确认它将按子列表的第一个元素进行排序。如果未提供排序键，则直接比较元素：

['a'，2]<['b'，5]->True

。我认为把类似的物品作为邻居放在一起进行分类就足够了，因为这种情况下的顺序并不完全相同needed@MosesKoledoye很好。在看了列表是如何比较的之后，它现在变得非常有意义了。谢谢你指出这一点。

from itertools import groupby

my_list=[["apple",5],["banana",6],["orange",6],["banana",9],["orange",3],["apple",111]]

my_list2 = []
for i, g in groupby(sorted(my_list), key=lambda x: x[0]):
    my_list2.append([i, sum(v[1] for v in g)])

print(my_list2)
# [['apple', 116], ['banana', 15], ['orange', 9]]

from itertools import groupby
[[k, sum(v for _, v in g)] for k, g in groupby(sorted(my_list), key = lambda x: x[0])]

# [['apple', 116], ['banana', 15], ['orange', 9]]

import pandas as pd

>>> pd.DataFrame(my_list, columns=['fruit', 'count']).groupby('fruit').sum()
        count
fruit        
apple     116
banana     15
orange      9

my_list=[["apple",5],["banana",6],["orange",6],["banana",9],["orange",3],["apple",111]]
my_dict1 = {}

for d in my_list:
   if d[0] in my_dict1.keys():
      my_dict1[d[0]] += d[1]
   else:
      my_dict1[d[0]] = d[1]

my_list2 = [[k,v] for (k,v) in my_dict1.items()]