下面的函数允许对任意字段进行groupBy（和求和值-OP需要的）。在解决方案中，我们定义cmp函数来根据分组字段比较两个对象。在设w=。。。我们创建子集对象x字段的副本。在y[sumBy]=+y[sumBy]+（+x[sumBy]）中，我们使用“+”将字符串转换为数字。

function groupBy(data, fields, sumBy='Value') {
  let r=[], cmp= (x,y) => fields.reduce((a,b)=> a && x[b]==y[b], true);
  data.forEach(x=> {
    let y=r.find(z=>cmp(x,z));
    let w= [...fields,sumBy].reduce((a,b) => (a[b]=x[b],a), {})
    y ? y[sumBy]=+y[sumBy]+(+x[sumBy]) : r.push(w);
  });
  return r;
}

常量d=[｛阶段：“阶段1”，步骤：“步骤1”，任务：“任务1”，值：“5”｝，｛阶段：“阶段1”，步骤：“步骤1”，任务：“任务2”，值：“10”｝，｛阶段：“阶段1”，步骤：“步骤2”，任务：“任务1”，值：“15”｝，｛阶段：“阶段1”，步骤：“步骤2”，任务：“任务2”，值：“20”｝，｛阶段：“阶段2”，步骤：“步骤1”，任务：“任务1”，值：“25”｝，｛阶段：“阶段2”，步骤：“步骤1”，任务：“任务2”，值：“30”｝，｛阶段：“阶段2”，步骤：“步骤2”，任务：“任务1”，值：“35”｝，｛阶段：“阶段2”，步骤：“步骤2”，任务：“任务2”，值：“40”｝];函数groupBy（数据，字段，sumBy='Value'）{设r=[]，cmp=（x，y）=>fields.reduce（（a，b）=>a&&x[b]==y[b]，true）；data.forEach（x=>{设y=r.find（z=>cmp（x，z））；设w=[…fields，sumBy].reduce（（a，b）=>（a[b]=x[b]，a），{}）yy[sumBy]=+y[sumBy]+（+x[sumBy]）：r.push（w）；});返回r；}//测试let p=（t，o）=>console.log（t，JSON.stringify（o））；console.log（'GROUP BY:'）；p（“相”，组By（d，[“相”]））；p（“步骤”，组By（d，[“步骤”]））；p（“阶段-步骤”，组By（d，[“阶段”，“步骤”]））；p（“阶段任务”，groupBy（d，[“阶段”，“任务”]））；p（“步骤任务”，groupBy（d，[“步骤”，“任务”]））；p（“阶段-步骤-任务”，groupBy（d，[“阶段”，“步骤”，“任务”]））；

使用lodash库很简单

let temp = []
  _.map(yourCollectionData, (row) => {
    let index = _.findIndex(temp, { 'Phase': row.Phase })
    if (index > -1) {
      temp[index].Value += row.Value 
    } else {
      temp.push(row)
    }
  })

Array.prototype.groupBy = function(keyFunction) {
    var groups = {};
    this.forEach(function(el) {
        var key = keyFunction(el);
        if (key in groups == false) {
            groups[key] = [];
        }
        groups[key].push(el);
    });
    return Object.keys(groups).map(function(key) {
        return {
            key: key,
            values: groups[key]
        };
    });
};

常量动物=[{type：'狗'，品种：“水坑”},{type：'狗'，品种：“拉布拉多”},{类型：'cat'，品种：“暹罗”},{type：'狗'，品种：“法国斗牛犬”},{类型：'cat'，品种：'泥'}];var groupBy=（arr，prop）=>{return arr.reduce（（objs，obj）=>{const key=obj[prop]；if（键）{让fi=objs.findIndex（x=>x.key==key）；如果（fi>=0）{objs[fi].values=[…objs[fi].values，obj]；}其他{对象.推送({key：键，值：[obj]})}}返回对象；}, []);}console.log（groupBy（动物，“类型”））

data = [{id:1, name:'BMW'}, {id:2, name:'AN'}, {id:3, name:'BMW'}, {id:1, name:'NNN'}]
key = 'id'//try by id or name
data.reduce((previous, current)=>{
    previous[current[key]] && previous[current[key]].length != 0 ? previous[current[key]].push(current) : previous[current[key]] = new Array(current)
    return previous;
}, {})

虽然linq的回答很有趣，但它也很重。我的方法有些不同：

var DataGrouper = (function() {
    var has = function(obj, target) {
        return _.any(obj, function(value) {
            return _.isEqual(value, target);
        });
    };

    var keys = function(data, names) {
        return _.reduce(data, function(memo, item) {
            var key = _.pick(item, names);
            if (!has(memo, key)) {
                memo.push(key);
            }
            return memo;
        }, []);
    };

    var group = function(data, names) {
        var stems = keys(data, names);
        return _.map(stems, function(stem) {
            return {
                key: stem,
                vals:_.map(_.where(data, stem), function(item) {
                    return _.omit(item, names);
                })
            };
        });
    };

    group.register = function(name, converter) {
        return group[name] = function(data, names) {
            return _.map(group(data, names), converter);
        };
    };

    return group;
}());

DataGrouper.register("sum", function(item) {
    return _.extend({}, item.key, {Value: _.reduce(item.vals, function(memo, node) {
        return memo + Number(node.Value);
    }, 0)});
});

您可以在JSBin上看到它的作用。

我在Undercore中没有看到任何东西可以做已经做的事情，尽管我可能会错过它。它与_.incontains非常相似，但使用_.isEqual而不是==进行比较。除此之外，其余部分都是针对具体问题的，尽管只是试图通用。

现在DataGrouper.sum（data，[“Phase”]）返回

[
    {Phase: "Phase 1", Value: 50},
    {Phase: "Phase 2", Value: 130}
]

DataGrouper.sum（data，[“Phase”，“Step”]）返回

[
    {Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Value: 15},
    {Phase: "Phase 1", Step: "Step 2", Value: 35},
    {Phase: "Phase 2", Step: "Step 1", Value: 55},
    {Phase: "Phase 2", Step: "Step 2", Value: 75}
]

但和在这里只是一个势函数。您可以根据需要注册其他人：

DataGrouper.register("max", function(item) {
    return _.extend({}, item.key, {Max: _.reduce(item.vals, function(memo, node) {
        return Math.max(memo, Number(node.Value));
    }, Number.NEGATIVE_INFINITY)});
});

现在DataGrouper.max（data，[“Phase”，“Step”]）将返回

[
    {Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Max: 10},
    {Phase: "Phase 1", Step: "Step 2", Max: 20},
    {Phase: "Phase 2", Step: "Step 1", Max: 30},
    {Phase: "Phase 2", Step: "Step 2", Max: 40}
]

或者如果您注册了：

DataGrouper.register("tasks", function(item) {
    return _.extend({}, item.key, {Tasks: _.map(item.vals, function(item) {
      return item.Task + " (" + item.Value + ")";
    }).join(", ")});
});

然后调用DataGrouper.tasks（data，[“Phase”，“Step”]）将得到

[
    {Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Tasks: "Task 1 (5), Task 2 (10)"},
    {Phase: "Phase 1", Step: "Step 2", Tasks: "Task 1 (15), Task 2 (20)"},
    {Phase: "Phase 2", Step: "Step 1", Tasks: "Task 1 (25), Task 2 (30)"},
    {Phase: "Phase 2", Step: "Step 2", Tasks: "Task 1 (35), Task 2 (40)"}
]

DataGrouper本身是一个函数。可以用数据和要分组的财产列表来调用它。它返回一个数组，该数组的元素是具有两个财产的对象：key是分组财产的集合，vals是包含不在key中的其余财产的对象数组。例如，DataGrouper（data，[“Phase”，“Step”]）将产生：

[
    {
        "key": {Phase: "Phase 1", Step: "Step 1"},
        "vals": [
            {Task: "Task 1", Value: "5"},
            {Task: "Task 2", Value: "10"}
        ]
    },
    {
        "key": {Phase: "Phase 1", Step: "Step 2"},
        "vals": [
            {Task: "Task 1", Value: "15"}, 
            {Task: "Task 2", Value: "20"}
        ]
    },
    {
        "key": {Phase: "Phase 2", Step: "Step 1"},
        "vals": [
            {Task: "Task 1", Value: "25"},
            {Task: "Task 2", Value: "30"}
        ]
    },
    {
        "key": {Phase: "Phase 2", Step: "Step 2"},
        "vals": [
            {Task: "Task 1", Value: "35"}, 
            {Task: "Task 2", Value: "40"}
        ]
    }
]

DataGrouper.register接受一个函数并创建一个新函数，该函数接受初始数据和分组依据的财产。然后，这个新函数采用上述输出格式，并依次对每个输出格式运行函数，返回一个新数组。生成的函数根据您提供的名称存储为DataGrouper的属性，如果您只需要本地引用，也会返回。

这是很多解释。我希望代码相当简单！