Python中的groupby函數詳解

一、groupby函數的基本介紹

Python中的groupby函數可以將相鄰的元素按照指定的key值分組，返回一個分組完成後的迭代器。該函數可用於對數據進行分組分析，統計，排序等操作。 本文將圍繞著groupby函數展開，詳細介紹其用法和實現。

from itertools import groupby
    data = [1, 1, 2, 3, 3, 3]
    grouped = groupby(data)
    for k, g in grouped:
        print(k, list(g))

上述代碼將列表[1, 1, 2, 3, 3, 3]按照元素相鄰的方式分組，輸出結果如下：

1 [1, 1]
2 [2]
3 [3, 3, 3]

二、groupby函數的常見應用場景

groupby函數常用於數據處理和分析。

1. 數據分組和統計計算

groupby函數可以將一組數據按照指定的標準進行分組，然後針對每個分組進行統計計算，得到不同分組的統計結果。

import pandas as pd
    data = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                               'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                         'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
                               'two', 'two', 'one', 'three'],
                         'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                         'D': [9,10,11,12,13,14,15,16]})
    for name, group in data.groupby('A'):
        print(name)
        print(group)

上述代碼將DataFrame對象根據『A』列的取值進行分組，輸出每個分組的名稱及其內容。

2. 數據去重

相同的元素在被分組後會被統一歸為一組，通過groupby函數可以實現對某個列表中相同元素的去重處理。

a = [1, 3, 2, 1, 2, 3, 12, 11, 12]
    b = list(set(a))
    print(b)
    c = [key for key, group in groupby(a)]
    print(c)

上述代碼輸出結果為 [1,2,3,11,12]，這裡的c變數是groupby函數去重後的結果。

三、groupby相關函數詳解

1. groupby函數

groupby(iterable[,key]) 根據iterable中元素的key進行分組

2. itertools.groupby(iterable[, key][,func])

功能與groupby函數基本一致，可以在原來基礎上添加func參數，該參數用於進行元素的函數映射。

3. sorted(iterable[,key])

該函數類似於groupby函數，不同之處在於sorted函數是將整個可迭代對象進行排序，而groupby函數只是針對相鄰的元素進行分組，返回一個迭代器對象。

4. defaultdict(list)

在進行字典分組的時候，如果某個key沒有對應的value，會報錯。使用defaultdict可以解決這個問題。默認情況下defaultdict創建的字典的value是一個空的list。

from collections import defaultdict
    d = defaultdict(list)
    for key, value in data_list:
        d[key].append(value)

上述代碼將元素按照key值分組，在字典中創建空列表作為value，然後將相同key的value添加到該列表中。

四、groupby的實現原理及優化方式

1. 實現原理

groupby函數的實現原理可以通過Itertools模塊中的groupby函數源代碼進行解讀。

# groupby('AAAABBBCCDAABBB') --> A B C D A B
# groupby([1,2,1,2,3,1,2]) --> 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2
def groupby(iterable, key=None):
    # groupby('AABBCD') -> A-A B-B C-C D-D
    # groupby('AaaBBbcCAAa', str.lower) -> A-a A-a A-a B-b b-C C-A A-a
    for k, g in groupby_impl(iterable, key):
        yield k, list(g)

def groupby_impl(iterable, key=None):
    # groupby('AABBCD') -> A-A B-B C-C D-D
    # groupby('AaaBBbcCAAa', str.lower) -> A-a A-a A-a B-b b-C C-A A-a
    it = iter(iterable)
    if key is None:
        key = lambda x: x
    sentinel = object()
    prev_key = sentinel
    prev_value = []
    for value in it:
        cur_key = key(value)
        if cur_key != prev_key:
            yield prev_key, (x for x in prev_value)
            prev_key = cur_key
            prev_value = [value]
        else:
            prev_value.append(value)
    yield prev_key, (x for x in prev_value)

通過源代碼，可以發現groupby函數的實現原理：利用迭代器遍歷輸入的可迭代對象，通過定義的key函數將元素進行分組。

2. 優化方式

為了提高groupby函數的執行效率，可以採用以下優化方式：

① 對元素進行排序

在進行groupby函數分組之前，可以對元素進行排序操作，使得相同的元素可以更快地被分組。

# 數據進行排序
    data.sort(key=lambda x: x[0])
    groups = []
    uniquekeys = []
    for k, g in groupby(data, lambda x: x[0]):
        groups.append(list(g))    
        uniquekeys.append(k)
    # 排序後輸出結果
    print(groups)
    print(uniquekeys)

② 利用集合去重

如果只需要去重和計數，可以使用集合替代groupby函數，它可以更快地完成去重和計數操作。

a = [1,2,2,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5,5]
    b = set(a)
    for i in b:
        print(i, '出現次數：', a.count(i))

五、總結

本文詳細介紹了Python中的groupby函數的用法和實現方式，包括groupby函數的常見應用場景、相關函數等內容，同時還介紹了groupby函數的實現原理及優化方式。在數據處理和分析中，掌握這個函數可以極大地提高數據的處理效率和準確度。