让我们在重用已经编写的代码（即Undercore）的同时充分回答最初的问题。如果将Undercore的>100个功能组合在一起，您可以使用Undercore做得更多。下面的解决方案演示了这一点。

步骤1：按财产的任意组合对数组中的对象进行分组。这使用了一个事实，即_.groupBy接受一个返回对象组的函数。它还使用了_.schain、_.pick、_.values、_.jjoin和_.value。请注意，这里并不严格需要_.value，因为链接的值在用作属性名称时会自动展开。我加入它是为了防止在没有自动展开的情况下有人试图编写类似的代码时发生混淆。

// Given an object, return a string naming the group it belongs to.
function category(obj) {
    return _.chain(obj).pick(propertyNames).values().join(' ').value();
}

// Perform the grouping.
const intermediate = _.groupBy(arrayOfObjects, category);

给定原始问题中的arrayOfObjects并将propertyNames设置为['Phase'，'Step']，intermediate将获得以下值：

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

步骤2：将每个组缩减为单个平面对象，并将结果返回到数组中。除了我们之前看到的函数之外，下面的代码使用了_.pulse、..first、..pick、..extend、..reduce和..map。.first保证在这种情况下返回一个对象，因为..groupBy不会产生空组。在这种情况下，值是必需的。

// Sum two numbers, even if they are contained in strings.
const addNumeric = (a, b) => +a + +b;

// Given a `group` of objects, return a flat object with their common
// properties and the sum of the property with name `aggregateProperty`.
function summarize(group) {
    const valuesToSum = _.pluck(group, aggregateProperty);
    return _.chain(group).first().pick(propertyNames).extend({
        [aggregateProperty]: _.reduce(valuesToSum, addNumeric)
    }).value();
}

// Get an array with all the computed aggregates.
const result = _.map(intermediate, summarize);

给定我们之前获得的中间值，并将aggregateProperty设置为Value，我们得到了询问者想要的结果：

[
    { 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 }
]

我们可以将所有这些放在一个函数中，该函数将arrayOfObjects、propertyNames和aggregateProperty作为参数。请注意，arrayOfObjects实际上也可以是带有字符串键的普通对象，因为_.groupBy接受其中之一。为此，我将arrayOfObjects重命名为collection。

function aggregate(collection, propertyNames, aggregateProperty) {
    function category(obj) {
        return _.chain(obj).pick(propertyNames).values().join(' ');
    }
    const addNumeric = (a, b) => +a + +b;
    function summarize(group) {
        const valuesToSum = _.pluck(group, aggregateProperty);
        return _.chain(group).first().pick(propertyNames).extend({
            [aggregateProperty]: _.reduce(valuesToSum, addNumeric)
        }).value();
    }
    return _.chain(collection).groupBy(category).map(summarize).value();
}

aggregate（arrayOfObjects，['Phase'，'Step']，'Value'）现在将再次为我们提供相同的结果。

我们可以更进一步，使调用者能够计算每个组中值的任何统计信息。我们可以这样做，也可以让调用者向每个组的摘要添加任意财产。我们可以在缩短代码的同时完成所有这些。我们用iteratee参数替换aggregateProperty参数，并将其直接传递给_.reduce：

function aggregate(collection, propertyNames, iteratee) {
    function category(obj) {
        return _.chain(obj).pick(propertyNames).values().join(' ');
    }
    function summarize(group) {
        return _.chain(group).first().pick(propertyNames)
            .extend(_.reduce(group, iteratee)).value();
    }
    return _.chain(collection).groupBy(category).map(summarize).value();
}

实际上，我们将部分责任转移给了来电者；她必须提供一个可以传递给.reduce的iterate，这样对.reduce的调用将生成一个包含她想要添加的聚合财产的对象。例如，我们使用以下表达式获得与之前相同的结果：

aggregate(arrayOfObjects, ['Phase', 'Step'], (memo, value) => ({
    Value: +memo.Value + +value.Value
}));

对于一个稍微复杂一点的迭代的示例，假设我们希望计算每个组的最大值而不是总和，并且我们希望添加一个列出组中出现的Task的所有值的Tasks属性。这里有一种方法可以做到这一点，使用上面最后一个版本的聚合（和_.union）：

aggregate(arrayOfObjects, ['Phase', 'Step'], (memo, value) => ({
    Value: Math.max(memo.Value, value.Value),
    Tasks: _.union(memo.Tasks || [memo.Task], [value.Task])
}));

我们得到以下结果：

[
    { Phase: "Phase 1", Step: "Step 1", Value: 10, Tasks: [ "Task 1", "Task 2" ] },
    { Phase: "Phase 1", Step: "Step 2", Value: 20, Tasks: [ "Task 1", "Task 2" ] },
    { Phase: "Phase 2", Step: "Step 1", Value: 30, Tasks: [ "Task 1", "Task 2" ] },
    { Phase: "Phase 2", Step: "Step 2", Value: 40, Tasks: [ "Task 1", "Task 2" ] }
]

归功于@much2learn，他还发布了一个可以处理任意缩减函数的答案。我又写了几个SO答案，演示了如何通过组合多个Undercore函数来实现复杂的功能：

https://stackoverflow.com/a/64938636/1166087https://stackoverflow.com/a/64094738/1166087https://stackoverflow.com/a/63625129/1166087https://stackoverflow.com/a/63088916/1166087

具有排序功能

export const groupBy = function groupByArray(xs, key, sortKey) {
      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);
          el.values.sort(function(a, b) {
            return a[sortKey].toLowerCase().localeCompare(b[sortKey].toLowerCase());
          });
        } else {
          rv.push({ key: v, values: [x] });
        }

        return rv;
      }, []);
    };

示例：

var state = [
    {
      name: "Arkansas",
      population: "2.978M",
      flag:
  "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/9d/Flag_of_Arkansas.svg",
      category: "city"
    },{
      name: "Crkansas",
      population: "2.978M",
      flag:
        "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/9d/Flag_of_Arkansas.svg",
      category: "city"
    },
    {
      name: "Balifornia",
      population: "39.14M",
      flag:
        "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/01/Flag_of_California.svg",
      category: "city"
    },
    {
      name: "Florida",
      population: "20.27M",
      flag:
        "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/f7/Flag_of_Florida.svg",
      category: "airport"
    },
    {
      name: "Texas",
      population: "27.47M",
      flag:
        "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/f7/Flag_of_Texas.svg",
      category: "landmark"
    }
  ];
console.log(JSON.stringify(groupBy(state,'category','name')));

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。

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]
        };
    });
};

我想建议一下我的方法。首先，分开分组和聚合。让我们声明原型“groupby”函数。它需要另一个函数为要分组的每个数组元素生成“哈希”字符串。

Array.prototype.groupBy = function(hash){
  var _hash = hash ? hash : function(o){return o;};

  var _map = {};
  var put = function(map, key, value){
    if (!map[_hash(key)]) {
        map[_hash(key)] = {};
        map[_hash(key)].group = [];
        map[_hash(key)].key = key;

    }
    map[_hash(key)].group.push(value); 
  }

  this.map(function(obj){
    put(_map, obj, obj);
  });

  return Object.keys(_map).map(function(key){
    return {key: _map[key].key, group: _map[key].group};
  });
}

分组完成后，您可以根据需要聚合数据

data.groupBy(function(o){return JSON.stringify({a: o.Phase, b: o.Step});})
    /* aggreagating */
    .map(function(el){ 
         var sum = el.group.reduce(
           function(l,c){
             return l + parseInt(c.Value);
           },
           0
         );
         el.key.Value = sum; 
         return el.key;
    });

一般来说，它是有效的。我已经在chrome控制台中测试了这段代码。并随时改进和发现错误；）

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！