理解itertools.groupby():在Python 中將資料分組
Intertools.groupby() 是一個強大的Python 函數,Python 函數,Python允許您對資料進行分組基於指定鍵函數的可迭代元素。當您需要將資料劃分為邏輯類別或對相關項組執行操作時,這尤其有用。
要使用 itertools.groupby(),您需要提供兩個參數:要分組的資料和鍵確定分組標準的函數。 key 函數接受資料中的每個元素並傳回對元素進行分組的值。
需要注意的重要一點是 groupby() 在分組之前不會對資料進行排序。如果您需要對群組進行排序,則可能需要在套用 groupby() 之前自行對資料進行排序。
範例用法
讓我們考慮一個範例來示範itertools.groupby()的用法:
from itertools import groupby # Data to group: a list of tuples representing (fruit, size) pairs data = [('apple', 'small'), ('banana', 'medium'), ('orange', 'large'), ('apple', 'large'), ('banana', 'small'), ('pear', 'small')] # Define the key function to group by fruit type key_func = lambda item: item[0] # Group the data by fruit type grouped = groupby(data, key_func)
分組後,grouped是一個迭代器(鍵,組)對。每個鍵代表一種獨特的水果類型,組是屬於該水果類型的原始元組的迭代器。
迭代組
迭代每個group 在分組迭代器中,可以使用巢狀循環:
for fruit_type, group_iterator in grouped: # Iterate over the current group, which contains tuples for the fruit type for fruit, size in group_iterator: # Process the fruit and size print(f'{fruit} is {size}')
替代方法
在某些情況下,您可能會遇到groupby()不是最有效的選擇的情況。如果您正在處理非常大的資料集或關鍵函數特別複雜,則 groupby() 的計算成本可能會很高。
考慮以下替代方案:
- 集合。 defaultdict(list): 一個字典,會自動為每個還沒有的鍵建立一個新列表
- Pandas DataFrame.groupby():Pandas 庫提供的更全面的資料分組機制。
其他資源
進一步了解itertools.groupby(),可參考以下內容資源:
- [Pytytt. groupby()文件](https://docs.python.org/3/library/itertools.html#itertools.groupby)
- [ Python itertools groupby() 函數教學](https://www.datacamp.com /courses/itertools-python-tutorial)
以上是Python 的 itertools.groupby() 函數如何根據指定的鍵有效地將可迭代資料分組?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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