python怎么分组,python分组统计数据
本文主要详细介绍Python如何优雅地对数据进行分组，并通过实例进行详细说明。有兴趣的朋友可以跟边肖学习一下。
假设我们有这样的数据：
数据=[
(苹果，30)，(苹果，35)，
(苹果，32)，(梨，60)，
(梨，32)，(梨，60)，
(“香蕉”，102)，(“香蕉”，104)
]
#我们希望更改为以下格式
[(苹果，[30，35，32])，
(梨，[60，32，60])，
(香蕉，[102，104])]
如果是你，你会怎么做？一个简单的解决方案是构造一个字典：
数据=[
(苹果，30)，(苹果，35)，
(苹果，32)，(梨，60)，
(梨，32)，(梨，60)，
(“香蕉”，102)，(“香蕉”，104)
]
data_dict={}
对于名称，countindata:
ifnamenotindata_dict:
data_dict[name]=[]
data _ dict[名称]。追加(计数)
打印(数据字典)
{ 苹果 :[30，35，32]，
梨 :[60，32，60]，
香蕉 :[102，104]}
打印(list(data_dict.items()))
[(苹果，[30，35，32])，
(梨，[60，32，60])，
(香蕉，[102，104])]
这个方案完全没有问题，但是我们可以写得更优雅一点，就是使用字典的setdefault方法：
数据=[
(苹果，30)，(苹果，35)，
(苹果，32)，(梨，60)，
(梨，32)，(梨，60)，
(“香蕉”，102)，(“香蕉”，104)
]
data_dict={}
对于名称，countindata:
#setdefault(k，v)具有以下含义
#当K不存在时，在字典中设置k:v，返回v。
#当K存在时，直接返回K的对应值。
data_dict.setdefault(name，[])。追加(计数)
打印(list(data_dict.items()))
[(苹果，[30，35，32])，
(梨，[60，32，60])，
(香蕉，[102，104])]
Setdefault是一个非常方便的方法，但是不经常使用，或者说不太流行。主要是给每个调用一个初始值，比如代码中的空list []。另外，这里的初始值可以是任意的。如果想在添加时达到去重的效果，只需用空集替换空列表即可。
或者我们也可以使用defaultdict，它位于collections模块中。
fromcollectionsimportdefaultdict
数据=[
(苹果，30)，(苹果，35)，
(苹果，32)，(梨，60)，
(梨，32)，(梨，60)，
(“香蕉”，102)，(“香蕉”，104)
]
#收到可调用的内部
#当被访问的k不存在时，返回可调用调用后的值
data_dict1=defaultdict(list)
对于名称，countindata:
data _ dict 1[名称]。追加(计数)
打印(list(data_dict1.items()))
[(苹果，[30，35，32])，
(梨，[60，32，60])，
(香蕉，[102，104])]
#也可以指定为set。
data_dict2=defaultdict(set)
对于名称，countindata:
data _ dict 2[名称]。添加(计数)
打印(list(data_dict2.items()))
[(苹果，{32，35，30})，
(梨，{32，60})，
(香蕉，{104，102})]
一般来说，defaultdict与字典的setdefault方法非常相似，所以我们可以只使用setdefault。
当然，关于分组还有一个特例，就是词频统计。假设我们要统计一个迭代对象中每个元素的出现次数，应该怎么做？
data=[苹果，苹果，苹果，
梨子，梨子，梨子，
香蕉，香蕉]
data_dict={}
foritemindata:
# setdefault不能在此处使用，因为它是一个函数
#.setdefault(item，0)=1不符合语法规则。
ifitemnotindata_dict:
data_dict[item]=0
data_dict[item]=1
打印(数据字典)
{ 苹果 :3，梨 :3，香蕉 :2}
#或使用defaultdict
fromcollectionsimportdefaultdict
data_dict=defaultdict(int)
foritemindata:
data_dict[item]=1
打印(数据字典)
defaultdict(类 int ，
{ 苹果 :3，梨 :3，香蕉 :2})
然而，当涉及到词频统计时，我们也可以使用collections下的Counter类。
fromcollectionsimportCounter
data=[苹果，苹果，苹果，
梨子，梨子，梨子，
香蕉，香蕉]
data _ dict=计数器(数据)
#直接搞定，计数器已经包含了我们之前的逻辑
打印(数据字典)
柜台({ 苹果 :3，梨 :3，香蕉 :2})
#Counter继承了dict，只是支持字典操作。
#还提供了许多其他操作，其中一个是最常用的。
#用于选择频率最高的元素。
print(data_dict.most_common(2))
[(苹果，3)，(梨，3)]
还是很简单的。
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