


그룹화된 결과 내에서 첫 번째 요소를 목록으로 유지하면서 Python에서 각 쌍의 두 번째 요소로 쌍 목록을 효율적으로 그룹화하려면 어떻게 해야 합니까?
Python Group By
첫 번째 요소를 목록으로 유지하면서 각 쌍의 두 번째 요소로 데이터 쌍 집합을 그룹화해야 할 수도 있습니다. 그룹화된 결과입니다. 이는 다음 단계를 사용하여 Python에서 효율적으로 달성할 수 있습니다.
사전 사용
컬렉션 모듈의 defaultdict를 사용하여 사전을 생성합니다. 여기서 키는 쌍의 두 번째 요소입니다. 그런 다음 입력 목록을 반복하고 해당 키 값에 첫 번째 요소를 추가합니다.
<code class="python">import collections input = [ ('11013331', 'KAT'), ('9085267', 'NOT'), ('5238761', 'ETH'), ('5349618', 'ETH'), ('11788544', 'NOT'), ('962142', 'ETH'), ('7795297', 'ETH'), ('7341464', 'ETH'), ('9843236', 'KAT'), ('5594916', 'ETH'), ('1550003', 'ETH'), ] res = collections.defaultdict(list) for v, k in input: res[k].append(v)</code>
목록 이해를 사용하여 사전을 예상 JSON 형식으로 변환합니다.
<code class="python">result = [{'type': k, 'items': v} for k, v in res.items()]</code>
사용 itertools.groupby
또 다른 접근 방식은 itertools.groupby를 사용하는 것이지만 입력 목록을 두 번째 요소별로 정렬해야 합니다.
<code class="python">from operator import itemgetter from itertools import groupby sorted_input = sorted(input, key=itemgetter(1)) groups = groupby(sorted_input, key=itemgetter(1))</code>
컴프리헨션을 사용하여 사전 목록을 만듭니다.
<code class="python">result = [{'type': k, 'items': [x[0] for x in v]} for k, v in groups]</code>
Python 버전 고려 사항
Python 3.7 이전에는 사전의 키 순서가 유지되지 않았습니다. 원래 순서를 유지하려면 collections.OrderedDict를 사용하세요.
<code class="python">from collections import OrderedDict res = OrderedDict() for v, k in input: if k in res: res[k].append(v) else: res[k] = [v]</code>
Python 3.7부터 일반 사전이 삽입 순서를 유지하므로 OrderedDict는 더 이상 필요하지 않습니다.
위 내용은 그룹화된 결과 내에서 첫 번째 요소를 목록으로 유지하면서 Python에서 각 쌍의 두 번째 요소로 쌍 목록을 효율적으로 그룹화하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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