一、什么是lambdagroupby？
通常，数据分组是处理数据时必须面对的重要任务。Python中的lambdagroupby函数可以方便地对数据进行分组。其实，lambdagroupby函数的工作机制很简单，就是按照某个键（key）对数据进行分组。而且lambdagroupby函数具有高效性能，可以轻松地处理大规模数据。
二、lambdagroupby的使用方法
在使用lambdagroupby之前，我们需要先确定一个键（key），按照这个键对数据进行分组。要使用lambdagroupby函数，只需要在数据上调用该函数，然后提供要分组的键，lambdagroupby函数将会返回一个分组后的对象（groupby对象），可以对该对象进行操作获取分组结果。
# 使用lambdagroupby的基本方法
import itertools
data = [('apple', 'red'), ('orange', 'orange'), ('banana', 'yellow'), ('pear', 'green'), ('pear', 'yellow')]
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[0])
group_data = itertools.groupby(sorted_data, key=lambda x: x[0]) # 按照第一个元素进行分组
for key, group in group_data:
print(key, list(group))
上面的代码首先将数据按照第一个元素进行排序，然后使用lambdagroupby函数进行分组，最后遍历group_data对象输出分组结果。运行这段代码可以得到如下结果：
apple [('apple', 'red')]
banana [('banana', 'yellow')]
orange [('orange', 'orange')]
pear [('pear', 'green'), ('pear', 'yellow')]
三、lambdagroupby的高级用法
除了基本用法之外，我们还可以使用lambdagroupby进行更加高级的数据分组。例如，我们可以按照年份将一些数据进行分组，并计算每年中某些字段的平均值、最大值、最小值等。下面是一个完整的例子：
import pandas as pd
# 构造数据
data = {
'date': ['2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-02', '2020-01-02', '2020-01-03'],
'name': ['zhangsan', 'lisi', 'zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliu'],
'score': [80, 90, 85, 94, 75, 86]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将日期转换为年份
df['year'] = df['date'].apply(lambda x: int(x[:4]))
# 按照年份和姓名进行分组
grouped = df.groupby(['year', 'name'])
# 计算每年每人的平均分、最高分、最低分
result = grouped.agg({'score': ['mean', 'max', 'min']})
result.columns = ['mean_score', 'max_score', 'min_score']
print(result)
运行上面的代码，可以得到如下输出结果：
mean_score max_score min_score
year name
2020 lisi 92 94 90
wangwu 75 75 75
zhangsan 82 85 80
zhaoliu 86 86 86
四、小结
通过上面的介绍，我们了解了lambdagroupby函数的基本用法和高级用法。lambdagroupby函数可以方便地对数据进行分组，使数据处理更加高效和便捷。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/201349.html
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