这里有一个使用ES6的讨厌的、难以阅读的解决方案：

export default (arr, key) => 
  arr.reduce(
    (r, v, _, __, k = v[key]) => ((r[k] || (r[k] = [])).push(v), r),
    {}
  );

对于那些询问这是如何工作的人，这里有一个解释：

在这两个=>中，您可以获得免费回报Array.prototype.reduce函数最多包含4个参数。这就是为什么要添加第五个参数，这样我们就可以使用默认值在参数声明级别为组（k）创建一个廉价的变量声明。（是的，这是巫术）如果我们的当前组在上一次迭代中不存在，我们将创建一个新的空数组（（r[k]||（r[k]=[]））。这将计算到最左边的表达式，换句话说，一个现有数组或一个空数组，这就是为什么在该表达式之后会立即推送，因为无论哪种方式都会得到一个数组。当有一个返回时，逗号运算符将丢弃最左边的值，返回该场景中经过调整的前一组。

更容易理解的版本是：

export default (array, key) => 
  array.reduce((previous, currentItem) => {
    const group = currentItem[key];
    if (!previous[group]) previous[group] = [];
    previous[group].push(currentItem);
    return previous;
  }, {});

编辑：

TS版本：

const groupBy = <T, K extends keyof any>(list: T[], getKey: (item: T) => K) =>
  list.reduce((previous, currentItem) => {
    const group = getKey(currentItem);
    if (!previous[group]) previous[group] = [];
    previous[group].push(currentItem);
    return previous;
  }, {} as Record<K, T[]>);

我对公认的答案进行了扩展，包括按多个财产分组，然后再加上，使其完全起作用，没有变异。观看演示https://stackblitz.com/edit/typescript-ezydzv

export interface Group {
  key: any;
  items: any[];
}

export interface GroupBy {
  keys: string[];
  thenby?: GroupBy;
}

export const groupBy = (array: any[], grouping: GroupBy): Group[] => {
  const keys = grouping.keys;
  const groups = array.reduce((groups, item) => {
    const group = groups.find(g => keys.every(key => item[key] === g.key[key]));
    const data = Object.getOwnPropertyNames(item)
      .filter(prop => !keys.find(key => key === prop))
      .reduce((o, key) => ({ ...o, [key]: item[key] }), {});
    return group
      ? groups.map(g => (g === group ? { ...g, items: [...g.items, data] } : g))
      : [
          ...groups,
          {
            key: keys.reduce((o, key) => ({ ...o, [key]: item[key] }), {}),
            items: [data]
          }
        ];
  }, []);
  return grouping.thenby ? groups.map(g => ({ ...g, items: groupBy(g.items, grouping.thenby) })) : groups;
};

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)
    }
  })

let groupbyKeys = function(arr, ...keys) {
  let keysFieldName = keys.join();
  return arr.map(ele => {
    let keysField = {};
    keysField[keysFieldName] = keys.reduce((keyValue, key) => {
      return keyValue + ele[key]
    }, "");
    return Object.assign({}, ele, keysField);
  }).reduce((groups, ele) => {
    (groups[ele[keysFieldName]] = groups[ele[keysFieldName]] || [])
      .push([ele].map(e => {
        if (keys.length > 1) {
          delete e[keysFieldName];
        }
        return e;
    })[0]);
    return groups;
  }, {});
};

console.log(groupbyKeys(array, 'Phase'));
console.log(groupbyKeys(array, 'Phase', 'Step'));
console.log(groupbyKeys(array, 'Phase', 'Step', 'Task'));

您可以使用Alasql JavaScript库来实现：

var data = [ { Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Task: "Task 1", Value: "5" },
             { Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Task: "Task 2", Value: "10" }];

var res = alasql('SELECT Phase, Step, SUM(CAST([Value] AS INT)) AS [Value] \
                  FROM ? GROUP BY Phase, Step',[data]);

在jsFiddle尝试这个示例。

BTW：在大型阵列（100000条记录及以上）上，Alasql比Linq更快。参见jsPref中的测试。

评论：

这里我将Value放在方括号中，因为Value是SQL中的关键字我必须使用CAST（）函数将字符串值转换为数字类型。

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！