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如何用Python對數據進行分組

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　　小編寫這篇文章的主要目的，就是告訴大家一些知識，告訴大家如何使用Python對數據進行分組，另外，相關的代碼，也會給貼出來，下面就給大家詳細的解答下。


　　假如我們這兒有相關數據：


　　data=[
　　("apple",30),("apple",35),
　　("apple",32),("pear",60),
　　("pear",32),("pear",60),
　　("banana",102),("banana",104)
　　]
　　#我們希望變成如下格式
　　"""


　　[('apple',[30,35,32]),
　　('pear',[60,32,60]),
　　('banana',[102,104])]
　　"""
　　假如要是你的話，你應該要怎么去寫這個代碼呢？
　　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])]
　　"""


　　上述代碼的書寫方式是完全沒有任何問題的，那么怎樣才能寫的更好一些，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)含義如下
　　#當k不存在時，將k:v設置在字典中，并返回v
　　#當k存在時，直接返回k對應值
　　data_dict.setdefault(name,[]).append(count)
　　print(list(data_dict.items()))
　　"""
　　[('apple',[30,35,32]),
　　('pear',[60,32,60]),
　　('banana',[102,104])]
　　"""


　　setdefault算是一個使用比較常見的方法了，但是就是使用率不高，每次調用的時候都會調用一個空值，所以這就會比較麻煩了。


　　from collections import defaultdict
　　data=[
　　("apple",30),("apple",35),
　　("apple",32),("pear",60),
　　("pear",32),("pear",60),
　　("banana",102),("banana",104)
　　]
　　#里面接收一個callable
　　#當訪問的k不存在時，返回callable調用之后的值
　　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])]
　　"""
　　#也可以指定為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})]
　　"""


　　總的來說，defaultdict和字典的setdefault方法非常類似，我們使用setdefault即可。


　　當然啦，關于分組，還有一種特殊情況，就是詞頻統計。假設我們想統計可迭代對象中，每個元素出現的次數該怎么做呢？


　　data=["apple","apple","apple",
　　"pear","pear","pear",
　　"banana","banana"]
　　data_dict={}
　　for item in data:
　　#此處不能使用setdefault，因為它是函數
　　#.setdefault(item,0)+=1是不符合語法規則的
　　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(<class'int'>,
　　{'apple':3,'pear':3,'banana':2})
　　"""


　　然而說到詞頻統計，我們還可以使用collections下的Counter類。


　　from collections import Counter
　　data=["apple","apple","apple",
　　"pear","pear","pear",
　　"banana","banana"]
　　data_dict=Counter(data)
　　#直接搞定，Counter已經包含了我們之前的邏輯
　　print(data_dict)
　　"""
　　Counter({'apple':3,'pear':3,'banana':2})
　　"""
　　#Counter繼承dict，除了支持字典操作之外
　　#還提供了很多其它操作，其中一個就是most_common
　　#用于選擇出現頻率最高的幾個元素
　　print(data_dict.most_common(2))
　　"""
　　[('apple',3),('pear',3)]
　　"""


　　綜上所述，使用Python進行分組就為大家介紹到這里了，希望可以為各位讀者帶來幫助。


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