本文介绍如何将包含重复 vendorid 的对象数组按 id 合并，自动聚合各月字段（如 jan、feb、mar），缺失字段补 0，最终生成结构统一、无重复 id 的规范化数组。
在实际数据处理中，我们常遇到原始数据以“稀疏记录”形式存在：同一供应商（VendorID）的销售或费用信息分散在多条记录中，每条仅填充部分月份字段。目标是将其归并为一条完整记录，实现字段优先级覆盖（后出现的非空值覆盖前值）并补齐缺失字段为默认值（如 0）。以下是一种简洁、可读性强且不依赖外部库的原生 JavaScript 实现方案。
核心思路
- 遍历原始数组，对每个对象按 VendorID 进行分组归并；
- 使用 Array.prototype.find() 定位已存在的同 ID 记录；
- 利用对象展开语法 {...existing, ...new} 实现字段合并——注意：后出现的属性会覆盖先出现的（即“后写入优先”），这恰好满足“用新值补充旧记录”的需求；
- 最后统一标准化字段结构，确保所有输出对象都包含 Jan、Feb、Mar 等键，并将 undefined 或空字符串转换为数值 0（可根据业务需要改为 "" 或 "N/A"）。
完整实现代码
const testarray = [
{ "VendorID": "001", "Jan": "130", "Feb": "500" },
{ "VendorID": "001", "Jan": "0", "Feb": "0", "Mar": "1000" },
{ "VendorID": "002", "Mar": "20" }
];
const result = [];
testarray.forEach(entry => {
const existing = result.find(item => item.VendorID === entry.VendorID);
if (existing) {
// 移除原记录，合并后重新加入（保证顺序与首次出现一致）
const index = result.indexOf(existing);
result.splice(index, 1, { ...existing, ...entry });
} else {
result.push({ ...entry });
}
});
// 标准化字段：强制包含 Jan/Feb/Mar，空值转为 0（数值型更利于后续计算）
const finalarray = result.map(item => ({
VendorID: item.VendorID,
Jan: Number(item.Jan) || 0,
Feb: Number(item.Feb) || 0,
Mar: Number(item.Mar) || 0
}));
console.log(finalarray);
// 输出：
// [
// { VendorID: "001", Jan: 0, Feb: 0, Mar: 1000 }, ← 注意：此处 "Jan": "0" 覆盖了 "130"
// { VendorID: "002", Jan: 0, Feb: 0, Mar: 20 }
// ]⚠️ 重要说明与注意事项：
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- 上述实现遵循“后写入优先”原则。例如 VendorID: "001" 的第二条记录中 "Jan": "0" 会覆盖第一条的 "130"。若需“保留首次非空值”，应改用条件赋值逻辑（如 Jan: item.Jan != null ? item.Jan : existing?.Jan）。
- Number(...) 转换可防止字符串 "0" 被误判为 falsy；若需保留字符串格式，可改用 item.Jan ?? "0"。
- 若月份字段动态不确定（如新增 Apr、May），建议先扫描全量 key 集合，再做统一初始化，避免硬编码。
- 性能提示：对于超大数据集（>10,000 条），find() + splice() 的 O(n²) 复杂度可能成为瓶颈，此时推荐改用 Map 做 O(1) ID 索引：
const map = new Map();
testarray.forEach(entry => {
const id = entry.VendorID;
const existing = map.get(id) || {};
map.set(id, { ...existing, ...entry });
});
const finalarray = Array.from(map.values()).map(item => ({
VendorID: item.VendorID,
Jan: Number(item.Jan) || 0,
Feb: Number(item.Feb) || 0,
Mar: Number(item.Mar) || 0
}));该方案兼顾可读性、健壮性与扩展性，适用于报表汇总、前端数据预处理等典型场景。
