宁愿跑起来被拌倒无数次，也不愿规规矩矩走一辈子，就算跌倒也要豪迈的笑。不管梦想是什么，只有带着淡然的态度，做好当前的事情。
假设我们有这样一种数据：
data=[
("apple",30),("apple",35),
("apple",32),("pear",60),
("pear",32),("pear",60),
("banana",102),("banana",104)
]
#我们希望变成如下格式
"""
[('apple',[30,35,32]),
('pear',[60,32,60]),
('banana',[102,104])]
"""
如果是你的话，你会怎么做呢？很容易想到的一种解决方案是构造一个字典：
data=[
("apple",30),("apple",35),
("apple",32),("pear",60),
("pear",32),("pear",60),
("banana",102),("banana",104)
]
data_dict={}
forname,countindata:
ifnamenotindata_dict:
data_dict[name]=[]
data_dict[name].append(count)
print(data_dict)
"""
{'apple':[30,35,32],
'pear':[60,32,60],
'banana':[102,104]}
"""
print(list(data_dict.items()))
"""
[('apple',[30,35,32]),
('pear',[60,32,60]),
('banana',[102,104])]
"""
这种方案完全没有问题，不过我们还可以写的更优雅一些，也就是使用字典的 setdefault 方法：
data=[
("apple",30),("apple",35),
("apple",32),("pear",60),
("pear",32),("pear",60),
("banana",102),("banana",104)
]
data_dict={}
forname,countindata:
#setdefault(k,v)含义如下
#当k不存在时，将k:v设置在字典中，并返回v
#当k存在时，直接返回k对应值
data_dict.setdefault(name,[]).append(count)
print(list(data_dict.items()))
"""
[('apple',[30,35,32]),
('pear',[60,32,60]),
('banana',[102,104])]
"""
setdefault 是一个非常方便的方法，但是使用频率却不怎么高，或者说该方法不太让人喜欢。主要是每次调用都要给一个初始值，比如代码中的空列表 []。另外这里的初始值可以任意，如果你希望添加的时候还能实现去重效果，那么就将空列表换成空集合即可。
或者我们还可以使用 defaultdict，它位于 collections 模块中。
fromcollectionsimportdefaultdict
data=[
("apple",30),("apple",35),
("apple",32),("pear",60),
("pear",32),("pear",60),
("banana",102),("banana",104)
]
#里面接收一个callable
#当访问的k不存在时，返回callable调用之后的值
data_dict1=defaultdict(list)
forname,countindata:
data_dict1[name].append(count)
print(list(data_dict1.items()))
"""
[('apple',[30,35,32]),
('pear',[60,32,60]),
('banana',[102,104])]
"""
#也可以指定为set
data_dict2=defaultdict(set)
forname,countindata:
data_dict2[name].add(count)
print(list(data_dict2.items()))
"""
[('apple',{32,35,30}),
('pear',{32,60}),
('banana',{104,102})]
"""
总的来说，defaultdict 和字典的 setdefault 方法非常类似，我们使用 setdefault 即可。
当然啦，关于分组，还有一种特殊情况，就是词频统计。假设我们想统计可迭代对象中，每个元素出现的次数该怎么做呢？
data=["apple","apple","apple",
"pear","pear","pear",
"banana","banana"]
data_dict={}
foritemindata:
#此处不能使用setdefault，因为它是函数
#.setdefault(item,0)+=1是不符合语法规则的
ifitemnotindata_dict:
data_dict[item]=0
data_dict[item]+=1
print(data_dict)
"""
{'apple':3,'pear':3,'banana':2}
"""
#或者使用defaultdict
fromcollectionsimportdefaultdict
data_dict=defaultdict(int)
foritemindata:
data_dict[item]+=1
print(data_dict)
"""
defaultdict(<class'int'>,
{'apple':3,'pear':3,'banana':2})
"""
然而说到词频统计，我们还可以使用 collections 下的 Counter 类。
fromcollectionsimportCounter
data=["apple","apple","apple",
"pear","pear","pear",
"banana","banana"]
data_dict=Counter(data)
#直接搞定，Counter已经包含了我们之前的逻辑
print(data_dict)
"""
Counter({'apple':3,'pear':3,'banana':2})
"""
#Counter继承dict，除了支持字典操作之外
#还提供了很多其它操作，其中一个就是most_common
#用于选择出现频率最高的几个元素
print(data_dict.most_common(2))
"""
[('apple',3),('pear',3)]
"""
还是很简单的。
到此这篇关于一文详解Python如何优雅地对数据进行分组的文章就介绍到这了,更多相关Python数据分组内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
