Как в списке со словарями, сложить значения списков по полю product_id&&

@Doof · Регистрация: 11.02.2020

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

У меня есть список со словарями:

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
[
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 15.43,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2860662,
        "total": 12.67,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 15.86,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 14.21,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2860662,
        "total": 31.05,
        "qty": 1.0
    },
    ...
]

Мне нужно в списке все словари с одинаковыми product_id превратить в один словарь, при этом поля total и qty сложить.
Это:

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
[
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 15.43,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2860662,
        "total": 12.67,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 15.86,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 14.21,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2860662,
        "total": 31.05,
        "qty": 1.0
    },
    ...
]

превратить в это:

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
[
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 45.50,
        "qty": 3.0
    },
    {
        "product_id": 2860662,
        "total": 43.72,
        "qty": 2.0
    },
    ...
]

enx · 27.10.2021, 16:43

Doof, какие ограничения, второй словарь допускается или сжимаем исходный список словарей?

@Doof · 27.10.2021, 17:06 **[ТС]**

Не важно мне любой вариант подходит!

enx · 27.10.2021, 17:22

Doof, ок, голова плохо варит ночью, сейчас накидаю

Добавлено через 6 минут
Doof, держи, тут есть решение по интереснее, но уже завтра.

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
d = [
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 15.43,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2860662,
        "total": 12.67,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 15.86,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 14.21,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2860662,
        "total": 31.05,
        "qty": 1.0
    }]
 
res = []
tmp = {}
for i in d:
    d1, d2, d3 = i.items()
    if d1[1] not in tmp:
        tmp[d1[1]] = len(res)
        res.append(i)
    else:
        t = res[tmp[d1[1]]]
        t['total'] = t.get('total') + d2[1]
        t['qty'] = t.get('qty') + d3[1]
 
print(*res, sep='\n')

Bash
1
2
{'product_id': 2855549, 'total': 45.5, 'qty': 3.0}
{'product_id': 2860662, 'total': 43.72, 'qty': 2.0}

@Doof · 27.10.2021, 17:40 **[ТС]**

Жду завтра еще интересный ответ, спасибо

@Gdez · 27.10.2021, 18:26

Doof, можно через pandas

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
import pandas as pd
import numpy as np
d = [
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 15.43,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2860662,
        "total": 12.67,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 15.86,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2855549,
        "total": 14.21,
        "qty": 1.0
    },
    {
        "product_id": 2860662,
        "total": 31.05,
        "qty": 1.0
    }]
 
df = pd.DataFrame(d)
print(df)
 
res = df.groupby('product_id').agg({'total': np.sum, 'qty': np.sum}).reset_index()
print(res)
 
res = res.to_dict('records')
print(res)

enx · 28.10.2021, 04:54

Doof, привел в порядок первый вариант, чтобы без лишних телодвижений. Вариант с паднас уже дали, я не был уверен вчера как его сделать.

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
res = []
tmp = {}
for i in d:
    if i['product_id'] not in tmp:
        tmp[i['product_id']] = len(res)
        res.append(i)
    else:
        t = res[tmp[i['product_id']]]
        t['total'] = t.get('total') + i['total']
        t['qty'] = t.get('qty') + i['qty']
 
print(*res, sep='\n')

Добавлено через 2 минуты
Gdez, очень хороший вариант, надо запомнить, но не подскажешь, почему он такой медленный на таком датасете?

@Gdez · 28.10.2021, 05:09

enx, загрузка самой pandas ~ 0.5 сек

Добавлено через 2 минуты
Как и похожие (numpy scipy и тп) хорошо работают с большими объемами данных.
На небольших "чистый" python ес-но быстрее

enx · 28.10.2021, 05:27

Gdez, спасибо, примерно так и думал

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Первый деплой lagorue 16.01.2026 Не спеша развернул своё 1ое приложение в kubernetes. А дальше мне интересно создать 1фронтэнд приложения и 2 бэкэнд приложения развернуть 2 деплоя в кубере получится 2 сервиса и что-бы они. . .	Расчёт переходных процессов в цепи постоянного тока igorrr37 16.01.2026 / * Дана цепь постоянного тока с R, L, C, k(ключ), U, E, J. Программа составляет систему уравнений по 1 и 2 законам Кирхгофа, решает её и находит токи на L и напряжения на C в установ. режимах до и. . .	Восстановить юзерскрипты Greasemonkey из бэкапа браузера damix 15.01.2026 Если восстановить из бэкапа профиль Firefox после переустановки винды, то список юзерскриптов в Greasemonkey будет пустым. Но восстановить их можно так. Для этого понадобится консольная утилита. . .	Изучаю kubernetes lagorue 13.01.2026 А пригодятся-ли мне знания kubernetes в России?
Сукцессия микоризы: основная теория в виде двух уравнений. anaschu 11.01.2026 https:/ / rutube. ru/ video/ 7a537f578d808e67a3c6fd818a44a5c4/	WordPad для Windows 11 Jel 10.01.2026 WordPad для Windows 11 — это приложение, которое восстанавливает классический текстовый редактор WordPad в операционной системе Windows 11. После того как Microsoft исключила WordPad из. . .	Classic Notepad for Windows 11 Jel 10.01.2026 Old Classic Notepad for Windows 11 Приложение для Windows 11, позволяющее пользователям вернуть классическую версию текстового редактора «Блокнот» из Windows 10. Программа предоставляет более. . .	Почему дизайн решает? Neotwalker 09.01.2026 В современном мире, где конкуренция за внимание потребителя достигла пика, дизайн становится мощным инструментом для успеха бренда. Это не просто красивый внешний вид продукта или сайта — это. . .

enx 1189 / 765 / 277 Регистрация: 05.09.2021 Сообщений: 1,772
	27.10.2021, 16:43
	Doof, какие ограничения, второй словарь допускается или сжимаем исходный список словарей? 0

@Doof 0 / 0 / 0 Регистрация: 11.02.2020 Сообщений: 11
	27.10.2021, 17:06 [ТС]
	Не важно мне любой вариант подходит! 0

@Doof 0 / 0 / 0 Регистрация: 11.02.2020 Сообщений: 11
	27.10.2021, 17:40 [ТС]
	Жду завтра еще интересный ответ, спасибо 0

@Gdez 8849 / 4501 / 1864 Регистрация: 27.03.2020 Сообщений: 7,316
	28.10.2021, 05:09
	enx, загрузка самой pandas ~ 0.5 сек Добавлено через 2 минуты Как и похожие (numpy scipy и тп) хорошо работают с большими объемами данных. На небольших "чистый" python ес-но быстрее 1

enx 1189 / 765 / 277 Регистрация: 05.09.2021 Сообщений: 1,772
	28.10.2021, 05:27
	Gdez, спасибо, примерно так и думал 0

Как в списке со словарями, сложить значения списков по полю product_id&&

Решение