


Wie kann ich eine Liste von Paaren in Python effizient nach dem zweiten Element jedes Paares gruppieren und gleichzeitig das erste Element als Liste im gruppierten Ergebnis behalten?
Python-Gruppierung nach
Man kann auf die Notwendigkeit stoßen, einen Satz von Datenpaaren nach dem zweiten Element jedes Paares zu gruppieren und dabei das erste Element als Liste darin beizubehalten das gruppierte Ergebnis. Dies kann in Python mit den folgenden Schritten effizient erreicht werden.
Wörterbuch verwenden
Erstellen Sie ein Wörterbuch mit dem Standarddict aus dem Collections-Modul, wobei der Schlüssel das zweite Element des Paars ist. Anschließend durchlaufen Sie die Eingabeliste und hängen das erste Element an den entsprechenden Schlüsselwert an.
<code class="python">import collections input = [ ('11013331', 'KAT'), ('9085267', 'NOT'), ('5238761', 'ETH'), ('5349618', 'ETH'), ('11788544', 'NOT'), ('962142', 'ETH'), ('7795297', 'ETH'), ('7341464', 'ETH'), ('9843236', 'KAT'), ('5594916', 'ETH'), ('1550003', 'ETH'), ] res = collections.defaultdict(list) for v, k in input: res[k].append(v)</code>
Konvertieren Sie das Wörterbuch mithilfe eines Listenverständnisses in das erwartete JSON-Format:
<code class="python">result = [{'type': k, 'items': v} for k, v in res.items()]</code>
Verwenden itertools.groupby
Ein anderer Ansatz beinhaltet die Verwendung von itertools.groupby, erfordert jedoch, dass die Eingabeliste nach dem zweiten Element sortiert wird.
<code class="python">from operator import itemgetter from itertools import groupby sorted_input = sorted(input, key=itemgetter(1)) groups = groupby(sorted_input, key=itemgetter(1))</code>
Erstellen Sie eine Liste von Wörterbüchern mithilfe eines Verständnisses:
<code class="python">result = [{'type': k, 'items': [x[0] for x in v]} for k, v in groups]</code>
Überlegungen zur Python-Version
Vor Python 3.7 wurde die Reihenfolge der Schlüssel in Wörterbüchern nicht beibehalten. Um die ursprüngliche Reihenfolge beizubehalten, verwenden Sie „collections.OrderedDict“.
<code class="python">from collections import OrderedDict res = OrderedDict() for v, k in input: if k in res: res[k].append(v) else: res[k] = [v]</code>
Seit Python 3.7 behalten reguläre Wörterbücher die Einfügereihenfolge bei, sodass OrderedDict nicht mehr erforderlich ist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine Liste von Paaren in Python effizient nach dem zweiten Element jedes Paares gruppieren und gleichzeitig das erste Element als Liste im gruppierten Ergebnis behalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
