所有字典都有相同的键，您可以首先使用默认dict对每个字典求和，然后根据结果重建一个列表：

from collections import defaultdict

result = defaultdict(int)
for d in list_dict:
  result[d["id_sistema_productivo"]] += d["area"]

result = [{"id_sistema_productivo": id, "area": area} for id, area in result.items()]

如果字典键总是相同的，考虑将其封装在类中，这样会更清楚（例如使用 dataclass 非常方便）：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Element:
    id_sistema_productivo: int
    area: int

然后，您可以更轻松地表达您想要的内容：

list_dict = [
  Element(48, 327),
  Element(51, 205.65),
  Element(48, 327),
  Element(51, 209.13)
]

result = defaultdict(int)
for element in list_dict:
    result[element.id_sistema_productivo] += element.area
result = [Element(i, a) for i, a in result.items()]

print(result)

你可以用Pandas来做：

import pandas as pd
list_dict = [
  {
    "id_sistema_productivo": 48,
    "area": 327
  },
  {
    "id_sistema_productivo": 51,
    "area": 205.65
  },
  {
    "id_sistema_productivo": 48,
    "area": 327
  },
  {
    "id_sistema_productivo": 51,
    "area": 209.13
  }
]
df=pd.DataFrame(list_dict)
data=df.groupby(['id_sistema_productivo']).sum()
print(data)

假设投入的可预测性与路易斯相同

list_of_dicts = [                                                                                                                                                                                                  
  {
    "id_sistema_productivo": 48, 
    "area": 327 
  },  
  {
    "id_sistema_productivo": 51, 
    "area": 205.65
  },  
  {
    "id_sistema_productivo": 48, 
    "area": 327 
  },  
  {
    "id_sistema_productivo": 51, 
    "area": 209.13
  }
]

from collections import Counter
c = Counter()
[c.update({d["id_sistema_productivo"]: d["area"]}) for d in list_of_dicts]
result = [{"id_sistema_produtivo":k, "area":v} for k,v in c.items()]
print(result)

给出输出

[{'id_sistema_produtivo': 48, 'area': 654}, {'id_sistema_produtivo': 51, 'area': 414.78}]