使用lambdagroupby進行數據分組

一、什麼是lambdagroupby？

通常，數據分組是處理數據時必須面對的重要任務。Python中的lambdagroupby函數可以方便地對數據進行分組。其實，lambdagroupby函數的工作機制很簡單，就是按照某個鍵（key）對數據進行分組。而且lambdagroupby函數具有高效性能，可以輕鬆地處理大規模數據。

二、lambdagroupby的使用方法

在使用lambdagroupby之前，我們需要先確定一個鍵（key），按照這個鍵對數據進行分組。要使用lambdagroupby函數，只需要在數據上調用該函數，然後提供要分組的鍵，lambdagroupby函數將會返回一個分組後的對象（groupby對象），可以對該對象進行操作獲取分組結果。

# 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])  # 按照第一個元素進行分組
for key, group in group_data:
    print(key, list(group))

上面的代碼首先將數據按照第一個元素進行排序，然後使用lambdagroupby函數進行分組，最後遍歷group_data對象輸出分組結果。運行這段代碼可以得到如下結果：

apple [('apple', 'red')]
banana [('banana', 'yellow')]
orange [('orange', 'orange')]
pear [('pear', 'green'), ('pear', 'yellow')]

三、lambdagroupby的高級用法

除了基本用法之外，我們還可以使用lambdagroupby進行更加高級的數據分組。例如，我們可以按照年份將一些數據進行分組，並計算每年中某些字段的平均值、最大值、最小值等。下面是一個完整的例子：

import pandas as pd

# 構造數據
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)

# 將日期轉換為年份
df['year'] = df['date'].apply(lambda x: int(x[:4]))

# 按照年份和姓名進行分組
grouped = df.groupby(['year', 'name'])

# 計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)

運行上面的代碼，可以得到如下輸出結果：

                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、小結

通過上面的介紹，我們了解了lambdagroupby函數的基本用法和高級用法。lambdagroupby函數可以方便地對數據進行分組，使數據處理更加高效和便捷。