특정 키를 기반으로 Python에서 데이터를 효율적으로 그룹화하는 방법과 이 작업에 사용할 수 있는 다양한 방법은 무엇입니까?
Python 그룹화 기준
키별 데이터 그룹화
Python에서 특정 키로 데이터를 그룹화하려면 공통 속성을 기반으로 항목을 구성해야 합니다. 이는 다양한 방법을 통해 달성할 수 있으며 대규모 데이터 세트에 대한 효율적인 솔루션을 제공합니다. 데이터를 효과적으로 그룹화하는 방법을 살펴보겠습니다.
defaultdict를 사용한 효율적인 그룹화 기술
데이터 쌍 세트가 있고 해당 유형을 기준으로 그룹화하는 것이 목표인 시나리오를 생각해 보세요. 이를 달성하기 위해 collections.defaultdict 클래스를 활용할 수 있습니다. 누락된 키가 기본값으로 자동 초기화되는 사전을 생성하여 이러한 키에 항목을 추가할 수 있습니다.
<code class="python">from collections import defaultdict input = [ ('11013331', 'KAT'), ('9085267', 'NOT'), ('5238761', 'ETH'), ('5349618', 'ETH'), ('11788544', 'NOT'), ('962142', 'ETH'), ('7795297', 'ETH'), ('7341464', 'ETH'), ('9843236', 'KAT'), ('5594916', 'ETH'), ('1550003', 'ETH'), ] res = defaultdict(list) for v, k in input: res[k].append(v) print([{ 'type': k, 'items': v } for k, v in res.items()])</code>
출력:
[{'items': ['9085267', '11788544'], 'type': 'NOT'}, {'items': ['5238761', '5349618', '962142', '7795297', '7341464', '5594916', '1550003'], 'type': 'ETH'}, {'items': ['11013331', '9843236'], 'type': 'KAT'}]
itertools.groupby로 그룹화
또 다른 접근 방식은 itertools.groupby를 사용하는 것입니다. 이 기능을 사용하려면 입력을 미리 정렬해야 합니다. 지정된 키의 값이 동일한 연속 요소 그룹을 생성합니다.
<code class="python">import itertools from operator import itemgetter sorted_input = sorted(input, key=itemgetter(1)) groups = itertools.groupby(sorted_input, key=itemgetter(1)) print([{ 'type': k, 'items': [x[0] for x in v]} for k, v in groups])</code>
출력:
[{'items': ['5238761', '5349618', '962142', '7795297', '7341464', '5594916', '1550003'], 'type': 'ETH'}, {'items': ['11013331', '9843236'], 'type': 'KAT'}, {'items': ['9085267', '11788544'], 'type': 'NOT'}]
사전의 삽입 순서 유지
이전에 Python 3.7에서는 사전이 삽입 순서를 유지하지 않았습니다. 이 문제를 해결하기 위해 collections.OrderedDict를 사용하여 키-값 쌍의 순서를 유지할 수 있습니다.
<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] print([{ 'type': k, 'items': v } for k, v in res.items()])</code>
그러나 Python 3.7 이상에서는 일반 사전이 삽입 순서를 유지하므로 OrderedDict가 필요하지 않습니다.
위 내용은 특정 키를 기반으로 Python에서 데이터를 효율적으로 그룹화하는 방법과 이 작업에 사용할 수 있는 다양한 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
