var newArr = data.reduce((acc, cur) => {
    const existType = acc.find(a => a.Phase === cur.Phase);
    if (existType) {
        existType.Value += +cur.Value;
        return acc;
    }

    acc.push({
        Phase: cur.Phase,
        Value: +cur.Value
    });
    return acc;
}, []);

使用ES6：

const groupBy = (items, key) => items.reduce(
  (result, item) => ({
    ...result,
    [item[key]]: [
      ...(result[item[key]] || []),
      item,
    ],
  }), 
  {},
);

我不认为给出的答案是对问题的回应，我认为以下内容应回答第一部分：

常量arr=[｛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”｝]const groupBy=（key）=>arr.sort（（a，b）=>a[key].localeCompare（b[key]））.reduce（（total，currentValue）=>{const newTotal=总计；如果(总长度&&总计[total.length-1][key]==当前值[key])新总计[total.length-1]={…总计[总长度-1]，…当前值，值：parseInt（total[total.length-1].Value）+parseInt（currentValue.Value，};else newTotal[total.length]=当前值；return newTotal；}, []);console.log（groupBy（“阶段”））；//=>[｛阶段：“阶段1”，值：50｝，｛阶段“阶段2”，值130｝]console.log（groupBy（“步骤”））；//=>[｛步骤：“步骤1”，值：70｝，｛步骤“步骤2”，值为110｝]

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。

发帖是因为即使这个问题已经7年了，我仍然没有看到一个符合原始标准的答案：

我不希望它们“拆分”，而是“合并”，更像SQL组方法

我最初发表这篇文章是因为我想找到一种方法来减少对象数组（例如，当您从csv中读取时创建的数据结构），并通过给定索引聚合以生成相同的数据结构。我正在寻找的返回值是另一个对象数组，而不是我在这里看到的嵌套对象或映射。

下面的函数获取一个数据集（对象数组）、一个索引列表（数组）和一个reducer函数，并将reducer功能应用于索引的结果作为一个对象数组返回。

function agg(data, indices, reducer) {

  // helper to create unique index as an array
  function getUniqueIndexHash(row, indices) {
    return indices.reduce((acc, curr) => acc + row[curr], "");
  }

  // reduce data to single object, whose values will be each of the new rows
  // structure is an object whose values are arrays
  // [{}] -> {{}}
  // no operation performed, simply grouping
  let groupedObj = data.reduce((acc, curr) => {
    let currIndex = getUniqueIndexHash(curr, indices);

    // if key does not exist, create array with current row
    if (!Object.keys(acc).includes(currIndex)) {
      acc = {...acc, [currIndex]: [curr]}
    // otherwise, extend the array at currIndex
    } else {
      acc = {...acc, [currIndex]: acc[currIndex].concat(curr)};
    }

    return acc;
  }, {})

  // reduce the array into a single object by applying the reducer
  let reduced = Object.values(groupedObj).map(arr => {
    // for each sub-array, reduce into single object using the reducer function
    let reduceValues = arr.reduce(reducer, {});

    // reducer returns simply the aggregates - add in the indices here
    // each of the objects in "arr" has the same indices, so we take the first
    let indexObj = indices.reduce((acc, curr) => {
      acc = {...acc, [curr]: arr[0][curr]};
      return acc;
    }, {});

    reduceValues = {...indexObj, ...reduceValues};


    return reduceValues;
  });


  return reduced;
}

我将创建一个返回count（*）和sum（Value）的reducer：

reducer = (acc, curr) => {
  acc.count = 1 + (acc.count || 0);
  acc.value = +curr.Value + (acc.value|| 0);
  return acc;
}

最后，使用我们的reducer将agg函数应用于原始数据集会生成一个应用了适当聚合的对象数组：

agg(tasks, ["Phase"], reducer);
// yields:
Array(2) [
  0: Object {Phase: "Phase 1", count: 4, value: 50}
  1: Object {Phase: "Phase 2", count: 4, value: 130}
]

agg(tasks, ["Phase", "Step"], reducer);
// yields:
Array(4) [
  0: Object {Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", count: 2, value: 15}
  1: Object {Phase: "Phase 1", Step: "Step 2", count: 2, value: 35}
  2: Object {Phase: "Phase 2", Step: "Step 1", count: 2, value: 55}
  3: Object {Phase: "Phase 2", Step: "Step 2", count: 2, value: 75}
]

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”]））；