将具有多个键的字典按一个键求和的最有效方法是什么？

我有以下字典结构。

product1 = {'product_tmpl_id': product_id,
'qty':product_uom_qty,
'price':price_unit,
'subtotal':price_subtotal,
'total':price_total,
}

然后是产品列表，列表中的每一项都是具有上述结构的字典

list_ = [product1,product2,product3,.....]

我需要对列表中的项目进行求和，按键分组product_tmpl_id...我正在使用 dictcollections 但它只对 qty 键求和，我需要对除 key 之外的键求和product_tmpl_id这是分组的标准

c = defaultdict(float)
for d in list_:
    c[d['product_tmpl_id']] += d['qty']
c = [{'product_id': id, 'qty': qty} for id, qty in c.items()]

我知道如何使用 for 迭代来做到这一点，但试图寻找一种更Pythonic的方式

thanks

EDIT:

需要的是从这里传递：

lst = [
{'Name': 'A', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'A', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'A', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'B', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'C', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'C', 'qty':100,'price':10},
]

to this

group_lst = [
{'Name': 'A', 'qty':300,'price':30},
{'Name': 'B', 'qty':100,'price':10},
{'Name': 'C', 'qty':200,'price':20},
]

使用基本的 Python，这并没有变得更好。你可以一起破解一些东西itertools.groupby，但它会很难看，而且可能会更慢，当然也不太清晰。

不过，正如 @9769953 所建议的，Pandas 是处理此类结构化表格数据的一个很好的包。

In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame(lst)
Out[2]:
  Name  price  qty
0    A     10  100
1    A     10  100
2    A     10  100
3    B     10  100
4    C     10  100
5    C     10  100
In [3]: df.groupby('Name').agg(sum)
Out[3]:
      price  qty
Name
A        30  300
B        10  100
C        20  200

如果您不想将数据保留为数据框，您只需要一点额外的魔力：

In [4]: grouped = df.groupby('Name', as_index=False).agg(sum)
In [5]: list(grouped.T.to_dict().values())
Out[5]:
[{'Name': 'A', 'price': 30, 'qty': 300},
 {'Name': 'B', 'price': 10, 'qty': 100},
 {'Name': 'C', 'price': 20, 'qty': 200}]