Python 合并并添加多维数组中的重复整数

我有一个多维列表，其中第一项是日期，第二项是需要一起添加的日期时间对象。例如（为了简单起见，将第二个保留为整数）：

生成的数组应为：

[[01/01/2019, 13], [02/01/2019, 4], [03/01/2019, 2]]

有没有人有一个简单的方法来做到这一点

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这项工作的背景是车辆跟踪，我有一个车辆执行的行程列表，我想有一个每天总驾驶时间的总结。

您应该将数据从2019年1月1日更改为2019年1月1日

import pandas as pd

# create dataframe out of the given imput
df = pd.DataFrame(data=[['01/01/2019', 10], ['01/01/2019', 3], ['02/01/2019', 4]], columns=['date', 'trip_len'])

# groupby date and sum values for each day
df = df.groupby('date').sum().reset_index()

# output result as list of lists
result = df.values.tolist()

@naivepredictor推荐了一个很好的示例，无论如何，如果您不想导入熊猫，请使用此示例

my_list = [['01/01/2019', 10], ['01/01/2019', 3], ['02/01/2019', 4], ['03/01/2019', 2]]
result_d = {}

for i in my_list:
    result_d[i[0]] = result_d.get(i[0], 0) + i[1]  

print(result_d) #{'01/01/2019': 13, '02/01/2019': 4, '03/01/2019': 2}
print([list(d) for d in result_d.items()]) #[['01/01/2019', 13], ['02/01/2019', 4], ['03/01/2019', 2]]

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您应将数据从2019年1月1日更改为“2019年1月1日”

@naivepredictor推荐了一个很好的示例，无论如何，如果您不想导入熊猫，请使用此示例

my_list = [['01/01/2019', 10], ['01/01/2019', 3], ['02/01/2019', 4], ['03/01/2019', 2]]
result_d = {}

for i in my_list:
    result_d[i[0]] = result_d.get(i[0], 0) + i[1]  

print(result_d) #{'01/01/2019': 13, '02/01/2019': 4, '03/01/2019': 2}
print([list(d) for d in result_d.items()]) #[['01/01/2019', 13], ['02/01/2019', 4], ['03/01/2019', 2]]

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使用字典，如果你有问题，发布你尝试过的，我相信有人会帮你解决为什么2019年1月1日+2019年1月1日=2019年1月1日？例如2019年1月1日+2019年1月5日的结果是什么？此外，为什么不将第三个元素的第一个元素添加到第一个和第二个元素的其他第一个元素中呢？是的，使用字典，将其视为字符串并将其用作键，并且您应该发布您尝试过的内容，我们不会为您编写代码。我有一个很大的数组列表，这些数组都是车辆行程，一天内会发生多次行程。正如您所看到的，第一项是日期，第二项表示旅行的持续时间。我们的目标是列出当天旅行的日期和总持续时间。感谢Derte和E.Serra，我们将试一试：）谁否决了这个问题，我如何改进我的问题？如果你有问题，请使用字典，发布您尝试过的内容，我相信有人会帮您解决为什么2019年1月1日+2019年1月1日=2019年1月1日？例如2019年1月1日+2019年1月5日的结果是什么？此外，为什么不将第三个元素的第一个元素添加到第一个和第二个元素的其他第一个元素中呢？是的，使用字典，将其视为字符串并将其用作键，并且您应该发布您尝试过的内容，我们不会为您编写代码。我有一个很大的数组列表，这些数组都是车辆行程，一天内会发生多次行程。正如您所看到的，第一项是日期，第二项表示旅行的持续时间。我们的目标是列出当天旅行的日期和总持续时间。感谢Derte和E.Serra，他们将试一试：）谁否决了这个问题，我如何改进我的问题？谢谢你的回答，这很好，但是我需要使用熊猫图书馆。你知道这个操作的效率吗？我让你玩一下timeit模块，比较pandas vs dict vs numpy操作的各种结果：）pandas速度很快，我建议你亲自看看numpy和各种dict操作。你也可以试试，或者确定熊猫的解决方案比大云于提出的慢。在一个循环中执行100次，结果是：Dahyun Yu:~0.0，naivepredictor:0.28600025177001953感谢这个答案伴侣，这很好，但是我需要使用熊猫库。你知道这个操作的效率吗？我让你玩一下timeit模块，比较pandas vs dict vs numpy操作的各种结果：）pandas速度很快，我建议你亲自看看numpy和各种dict操作。你也可以试试，或者确定熊猫的解决方案比大云于提出的慢。在循环中执行100次，结果是：Dahyun Yu:~0.0，naivepredictor:0.28600025177001953谢谢Dahyun，这很好，不需要任何额外的库，但是我确实需要将日期更改为字符串，这没有问题，因为它从Django传递到JQuery，而JQuery将从UTC转换过来。谢谢Dahyun，这很好，不需要任何额外的库，但是我确实需要将日期更改为字符串，这没有问题，因为它从Django传递到JQuery，JQuery将从UTC转换。