Попробуйте что-то подобное onclick = "return self.close ()"
>>> [(x[0:2] + (sum(z[2] for z in y),) + x[2:5]) for (x, y) in
itertools.groupby(sorted(L, key=operator.itemgetter(0, 1, 3, 4)),
key=operator.itemgetter(0, 1, 3, 4))]
[
('A', '', Decimal('21.0000000000'), 1330, datetime.datetime(2012, 5, 14, 0, 0)),
('A', '', Decimal('4.0000000000'), 1330, datetime.datetime(2012, 6, 8, 0, 0)),
('AA', 'C', Decimal('31.0000000000'), 1330, datetime.datetime(2012, 5, 31, 0, 0)),
('B', '', Decimal('7.0000000000'), 1330, datetime.datetime(2012, 5, 24, 0, 0)),
('B', '', Decimal('31.0000000000'), 1330, datetime.datetime(2012, 6, 4, 0, 0))
]
(ПРИМЕЧАНИЕ: выход переформатирован)
Если вы обнаружите, что делаете это очень много с большими наборами данных, вам может потребоваться посмотреть библиотеку pandas , в которой есть много хороших возможностей для такого рода вещей.
Вы хотите itertools.groupby
.
Обратите внимание, что groupby
ожидает, что вход будет отсортирован, поэтому вам может понадобиться сделать это перед рукой:
keyfunc = lambda t: (t[0], t[1], t[3], t[4])
data.sort(key=keyfunc)
for key, rows in itertools.groupby(data, keyfunc):
print key, sum(r[2] for r in rows)