在元组列表中查找重复项的有效方法，对元组的值求和，并删除使用过的重复元组

尼克·鲍

我需要解决重复值计算问题，然后删除重复项。

我需要最有效的模式来汇总元组内部的值，然后删除使用的重复项。

(name, id, age, count)

facts = [('john', 1, 22, 1),('smit', 2, 17, 1),('john', 1, 22, 2),('nick', 3, 43, 1),('john', 1, 22, 1)]


from operator import itemgetter


def sum_and_sort_facts(self, facts:list):

    if len(facts) <= 1:
        return facts

    buffer_list = []
    for i, f in enumerate(facts):
        if buffer_list and f[1] in [x[1] for x in buffer_list]:
            continue
        for ic, fc in enumerate(facts):
            if i == ic:
                continue
            if f[1] == fc[1]:
                buffer_list.append((f[0], f[1], f[2], f[3] + fc[3]))
        buffer_list.append(f)

    return sorted(buffer_list, key=itemgetter(3), reverse=True)

我想得到：事实= [（'john'，1，22，4），（'smit'，2，17，1），（'nick'，3，43，1）]

塞巴斯蒂安·D

与理解列表一行：

output = list(set([(x[0], x[1], x[2], sum([y[3] for y in facts if y[0]==x[0]])) for x in facts]))

[（'smit'，1，17，1），（'nick'，1，43，1），（'john'，1，22，4）]

也可以使用熊猫来完成，并保持“原始”顺序：

import pandas as pd
data = [('john', 1, 22, 1),('smit', 1, 17, 1),('john', 1, 22, 2),('nick', 1, 43, 1),('john', 1, 22, 1)]
df = pd.DataFrame(data)
df = df.groupby(by=[0,1,2]).agg({3: 'sum'}).reset_index()
output = [tuple(l) for l in df.values.tolist()]
print(output)