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？

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)

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