如何用Python对数据进行分组

89542767 发布于2022-09-13 11:47 / 657人阅读

　　小编写这篇文章的主要目的，就是告诉大家一些知识，告诉大家如何使用Python对数据进行分组，另外，相关的代码，也会给贴出来，下面就给大家详细的解答下。

　　假如我们这儿有相关数据：

　　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])]
　　"""
　　假如要是你的话，你应该要怎么去写这个代码呢？
　　data=[
　　("apple",30),("apple",35),
　　("apple",32),("pear",60),
　　("pear",32),("pear",60),
　　("banana",102),("banana",104)
　　]
　　data_dict={}
　　for name,count in data:
　　if name not in data_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])]
　　"""

　　上述代码的书写方式是完全没有任何问题的，那么怎样才能写的更好一些，可以使用setdefault方法

　　data=[
　　("apple",30),("apple",35),
　　("apple",32),("pear",60),
　　("pear",32),("pear",60),
　　("banana",102),("banana",104)
　　]
　　data_dict={}
　　for name,count in data:
　　#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算是一个使用比较常见的方法了，但是就是使用率不高，每次调用的时候都会调用一个空值，所以这就会比较麻烦了。

　　from collections import defaultdict
　　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)
　　for name,count in data:
　　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)
　　for name,count in data:
　　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={}
　　for item in data:
　　#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
　　if item not in data_dict:
　　data_dict[item]=0
　　data_dict[item]+=1
　　print(data_dict)
　　"""
　　{'apple':3,'pear':3,'banana':2}
　　"""
　　#或者使用defaultdict
　　from collections import defaultdict
　　data_dict=defaultdict(int)
　　for item in data:
　　data_dict[item]+=1
　　print(data_dict)
　　"""
　　defaultdict(&lt;class'int'&gt;,
　　{'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。

　　from collections import Counter
　　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)]
　　"""

　　综上所述，使用Python进行分组就为大家介绍到这里了，希望可以为各位读者带来帮助。

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