groupByArray(xs, key) {
    return xs.reduce(function (rv, x) {
        let v = key instanceof Function ? key(x) : x[key];
        let el = rv.find((r) => r && r.key === v);
        if (el) {
            el.values.push(x);
        }
        else {
            rv.push({
                key: v,
                values: [x]
            });
        }
        return rv;
    }, []);
}

这一个输出数组。

基于@Ceasar Bautista的原始想法，我修改了代码并使用typescript创建了一个groupBy函数。

static groupBy(data: any[], comparator: (v1: any, v2: any) => boolean, onDublicate: (uniqueRow: any, dublicateRow: any) => void) {
    return data.reduce(function (reducedRows, currentlyReducedRow) {
      let processedRow = reducedRows.find(searchedRow => comparator(searchedRow, currentlyReducedRow));

      if (processedRow) {
        // currentlyReducedRow is a dublicateRow when processedRow is not null.
        onDublicate(processedRow, currentlyReducedRow)
      } else {
        // currentlyReducedRow is unique and must be pushed in the reducedRows collection.
        reducedRows.push(currentlyReducedRow);
      }

      return reducedRows;
    }, []);
  };

此函数接受一个回调（比较器）和一个第二个回调（onDuplicate），该回调比较行并查找副本。

用法示例：

data = [
    { name: 'a', value: 10 },
    { name: 'a', value: 11 },
    { name: 'a', value: 12 },
    { name: 'b', value: 20 },
    { name: 'b', value: 1 }
  ]

  private static demoComparator = (v1: any, v2: any) => {
    return v1['name'] === v2['name'];
  }

  private static demoOnDublicate = (uniqueRow, dublicateRow) => {
    uniqueRow['value'] += dublicateRow['value'];    
  };

使命感

groupBy(data, demoComparator, demoOnDublicate) 

将执行计算值和的分组。

{name: "a", value: 33}
{name: "b", value: 21}

我们可以根据项目的需要创建任意多个回调函数，并根据需要聚合这些值。在一个例子中，我需要合并两个数组，而不是求和数据。

在我的特定用例中，我需要按属性分组，然后删除分组属性。

无论如何，该属性只是为了分组目的而添加到记录中的，对于向用户显示它没有意义。

    group (arr, key) {

        let prop;

        return arr.reduce(function(rv, x) {
            prop = x[key];
            delete x[key];
            (rv[prop] = (rv[prop] || [])).push(x);
            return rv;
        }, {});

    },

顶部答案中的起始函数归功于@caesar bautista。

解释相同的代码。喜欢它我喜欢这里

const groupBy = (array, key) => {
  return array.reduce((result, currentValue) => {
    (result[currentValue[key]] = result[currentValue[key]] || []).push(
      currentValue
    );
    console.log(result);
    return result;
  }, {});
};

USE

 let group =   groupBy(persons, 'color');

从@mortb、@jmarceli的回答和这篇文章中，

我利用JSON.stringify（）作为分组依据的PRIMITIVE VALUE多列的标识。

无第三方

function groupBy(list, keyGetter) {
    const map = new Map();
    list.forEach((item) => {
        const key = keyGetter(item);
        if (!map.has(key)) {
            map.set(key, [item]);
        } else {
            map.get(key).push(item);
        }
    });
    return map;
}

const pets = [
    {type:"Dog", age: 3, name:"Spot"},
    {type:"Cat", age: 3, name:"Tiger"},
    {type:"Dog", age: 4, name:"Rover"}, 
    {type:"Cat", age: 3, name:"Leo"}
];

const grouped = groupBy(pets,
pet => JSON.stringify({ type: pet.type, age: pet.age }));

console.log(grouped);

使用Lodash第三方

const pets = [
    {type:"Dog", age: 3, name:"Spot"},
    {type:"Cat", age: 3, name:"Tiger"},
    {type:"Dog", age: 4, name:"Rover"}, 
    {type:"Cat", age: 3, name:"Leo"}
];

let rslt = _.groupBy(pets, pet => JSON.stringify(
 { type: pet.type, age: pet.age }));

console.log(rslt);

为了补充Scott Sauyet的答案，一些人在评论中询问如何使用他的函数按值1、值2等分组，而不是仅对一个值分组。

只需编辑他的求和函数：

DataGrouper.register("sum", function(item) {
    return _.extend({}, item.key,
        {VALUE1: _.reduce(item.vals, function(memo, node) {
        return memo + Number(node.VALUE1);}, 0)},
        {VALUE2: _.reduce(item.vals, function(memo, node) {
        return memo + Number(node.VALUE2);}, 0)}
    );
});

保持主组（DataGrouper）不变：

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;
}());