快捷導(dǎo)航

淺析python中的二元嵌套列表分組

更新時間：2023年09月15日 09:49:14 作者：python收藏家

這篇文章主要來和大家一起討論一下Python中的二元嵌套列表,并將每個嵌套列表元素相對于其其他索引元素進(jìn)行分組,感興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下

有時候，在處理數(shù)據(jù)庫時，我們需要執(zhí)行某些列表操作，這些操作更像是查詢語言，例如，將嵌套的列表元素相對于其他索引元素進(jìn)行分組。本文討論二元嵌套列表，并將每個嵌套列表元素相對于其其他索引元素進(jìn)行分組。

1. 列表解析

# initializing list
test_list = [["G", 0], ["F", 0], ["B", 2],
             ["E", 2], ['I', 1], ['S', 1],
             ['S', 2], ['T', 2], ['G', 0]]
# using list comprehension
# to perform binary list grouping
temp = set(map(lambda i: i[1], test_list))
res = [[j[0] for j in test_list if j[1] == i] for i in temp]
# printing result
print("The grouped list is : " + str(res))

輸出

The grouped list is : [['G', 'F', 'G'], ['I', 'S'], ['B', 'E', 'S', 'T']]

2. 使用itertools.groupby + itemgetter

我們也可以使用groupby函數(shù)來執(zhí)行這個特定的任務(wù)。該方法遵循2-3個步驟。首先，序列相對于第二個元素進(jìn)行排序，現(xiàn)在可以將其饋送以進(jìn)行分組。最后，我們根據(jù)結(jié)果的要求打印第一個元素。

from itertools import groupby
from operator import itemgetter
# Initializing list
test_list = [["G", 0], ["F", 0], ["B", 2],
             ["E", 2], ['I', 1], ['S', 1],
             ['S', 2], ['T', 2], ['G', 0]]
# Performing binary list grouping
# using itertools.groupby() + itemgetter()
test_list.sort(key=itemgetter(1))
groups = groupby(test_list, itemgetter(1))
res = [[i[0] for i in val] for (key, val) in groups]
# Printing the resultant list
print("The grouped list is : " + str(res))

輸出

The grouped list is : [['G', 'F', 'G'], ['I', 'S'], ['B', 'E', 'S', 'T']]

3. 使用collections.defaultdict()

import collections
# initializing list
test_list = [["G", 0], ["F", 0], ["B", 2],
			["E", 2], ['I', 1], ['S', 1],
			['S', 2], ['T', 2], ['G', 0]]
# using collections.defaultdict()
# to perform binary list grouping
res = collections.defaultdict(list)
for val in test_list:
	res[val[1]].append(val[0])
# printing result
print("The grouped list is : " + str(res.values()))

輸出

The grouped list is : dict_values([['G', 'F', 'G'], ['I', 'S'], ['B', 'E', 'S', 'T']])

4. 使用for循環(huán) + sort

啟動for循環(huán)以查找唯一的1索引元素

啟動了一個嵌套的for循環(huán)，將所有具有相同1索引元素的字符分組

顯示分組列表

# initializing list
test_list = [["G", 0], ["F", 0], ["B", 2],
             ["E", 2], ['I', 1], ['S', 1],
             ['S', 2], ['T', 2], ['G', 0]]
# using list comprehension
# to perform binary list grouping
x = []
for i in test_list:
    if i[1] not in x:
        x.append(i[1])
x.sort()
res = []
for i in x:
    a = []
    for j in test_list:
        if j[1] == i:
            a.append(j[0])
    res.append(a)
# printing result
print("The grouped list is : " + str(res))

輸出

The grouped list is : [['G', 'F', 'G'], ['I', 'S'], ['B', 'E', 'S', 'T']]

5. 使用numpy

導(dǎo)入別名np的numpy庫。

創(chuàng)建輸入列表test_list。

使用np.array函數(shù)將test_list轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組，并將結(jié)果賦給變量arr

使用np.unique函數(shù)獲取arr第二列的唯一值，并將結(jié)果賦給變量unique_values。

創(chuàng)建名為result_list的空列表。

對于unique_values中的每個唯一值i，執(zhí)行以下操作：

a.使用布爾索引來選擇arr中第二列等于i的行

b.從選定行的第一列提取值，并將其轉(zhuǎn)換為列表。

c.將結(jié)果列表附加到result_list。

打印生成的分組列表。

import numpy as np
# initializing list
test_list = [["G", 0], ["F", 0], ["B", 2], ["E", 2],
             ['I', 1], ['S', 1], ['S', 2], ['T', 2], ['G', 0]]
arr = np.array(test_list)
# Storing all unique values
unique_values = np.unique(arr[:, 1])
result_list = [list(arr[arr[:, 1] == i, 0]) for i in unique_values]
# Printing the result
print("The grouped list is:", result_list)

輸出

The grouped list is: [['G', 'F', 'G'], ['I', 'S'], ['B', 'E', 'S', 'T']]

6. 使用dictionary和setdefault

此方法使用字典按條目的第二個元素對條目進(jìn)行分組，該元素充當(dāng)字典中的鍵。setdefault方法用于創(chuàng)建一個空列表作為新鍵的值，或者將當(dāng)前項(xiàng)的第一個元素附加到與該鍵關(guān)聯(lián)的列表中。然后將生成的字典值轉(zhuǎn)換為列表以獲得最終結(jié)果。

# initializing list
test_list = [["G", 0], ["F", 0], ["B", 2],
            ["E", 2], ['I', 1], ['S', 1],
            ['S', 2], ['T', 2], ['G', 0]]
# Using dictionary and setdefault() to perform binary list grouping
group_dict = {}
for item in test_list:
    group_dict.setdefault(item[1], []).append(item[0])
res = list(group_dict.values())
# printing result
print ("The grouped list is : " + str(res))

輸出

The grouped list is : [['G', 'F', 'G'], ['B', 'E', 'S', 'T'], ['I', 'S']]

7. 使用pandas

它初始化一個名為test_list的列表，其中包含兩個元素的子列表。然后，它將列表轉(zhuǎn)換為pandas DataFrame，按每個子列表的第二個元素對DataFrame進(jìn)行分組，應(yīng)用lambda函數(shù)選擇每個子列表的第一個元素，將結(jié)果pandas Series轉(zhuǎn)換為列表，并打印分組后的列表。

import pandas as pd
# initializing list
test_list = [["G", 0], ["F", 0], ["B", 2],
            ["E", 2], ['I', 1], ['S', 1],
            ['S', 2], ['T', 2], ['G', 0]]
# converting list to DataFrame
df = pd.DataFrame(test_list, columns=['value', 'group'])
# grouping by group
grouped = df.groupby('group')['value'].apply(lambda x: x.tolist()).tolist()
# printing result
print("The grouped list is: " + str(grouped))

輸出

The grouped list is: [['G', 'F', 'G'], ['I', 'S'], ['B', 'E', 'S', 'T']]

8. 使用列表和索引

# Initializing list
test_list = [["G", 0], ["F", 0], ["B", 2],
            ["E", 2], ['I', 1], ['S', 1],
            ['S', 2], ['T', 2], ['G', 0]]
num_groups = max([elem[1] for elem in test_list]) + 1
grouped = [[] for _ in range(num_groups)]
# Iterating over our input list
for elem in test_list:
    grouped[elem[1]].append(elem[0])
grouped = [lst for lst in grouped if lst]
# Printing the result
print("The grouped list is:", grouped)

輸出