我們先來看乙個題目
給定一組字元，使其壓縮，壓縮後的長度必須始終小於或等於原陣列長度。
示例 1：
輸入：
["a"
,"a"
,"b"
,"b"
,"c"
,"c"
,"c"
]輸出：
["a"
,"2"
,"b"
,"2"
,"c"
,"3"
]
或者輸出乙個描述元組
輸入：
["a"
,"a"
,"b"
,"b"
,"c"
,"c"
,"c"
]輸出：[(
"a",
"2"),(
"b",
"2"),(
"c",
"3")
]
和pandas裡面的groupby聚合函式的使用還是有很大區別的
我們首先看下原始碼
class
groupby
(object):
""" groupby(iterable, key=none) -> make an iterator that returns consecutive
keys and groups from the iterable. if the key function is not specified or
is none, the element itself is used for grouping.
"""def__getattribute__
(self,
*args,
**kwargs)
:# real signature unknown
""" return getattr(self, name). """
pass
def__init__
(self, iterable, key=
none):
# known case of itertools.groupby.__init__
""" initialize self. see help(type(self)) for accurate signature. """
pass
def__iter__
(self,
*args,
**kwargs)
:# real signature unknown
""" implement iter(self). """
pass
可能說起來比較抽象，我們來看個例子
from itertools import groupby
lst =[1
,2,2
,3,2
,7,5
]print
(lst)
for k,v in groupby(lst)
:print
(k,list
(v))
輸出:[1,
2,2,
3,2,
7,5]
1[1]
2[2,
2]3[
3]2[
2]7[
7]5[
5]
這個可迭代型別會按照元素順序依次取出，按照元素本身進行分組(保證每個分組裡都有元素)。
我們看到結果是前乙個元素為分組的條件，後乙個為原可迭代型別進行分組後的結果
這裡要注意
1.是分組後的結果"v",是乙個迭代內容，是存到快取的，所以需要使用型別函式接收下，才可以呼叫
2.結果是按照迭代型別裡的順利排列的，你會發現第五次迭代的2沒有放進第二次裡面
所以，這裡就體現了key的作用，key其實填入的就是排序方式
from itertools import groupby
lst =[1
,2,2
,3,2
,7,5
]print
(lst)
for k,v in groupby(lst,key=lst.sort())
:print
(k,list
(v))
輸出:[1,
2,2,
3,2,
7,5]
1[1]
2[2,
2,2]
3[3]
5[5]
7[7]
其實沒有區別，但是這是針對一維資料，如果是多維資料的話，這個就很方便了
這樣上面問題就很好解決了
from itertools import groupby
groups_first =
[k for k,v in groupby(
["a"
,"a"
,"b"
,"b"
,"c"
,"c"
,"c"])
]counts =
[len
(list
(v))
for k,v in groupby(
["a"
,"a"
,"b"
,"b"
,"c"
,"c"
,"c"])
]list_a =
list
(zip
(counts,groups_first)
)list_b =
for n, h in list_a:
print
(list_a)
print
(list_b)
輸出：[(2
,'a'),
(2,'b'),
(3,'c')]
['a',2
,'b',2
,'c',3
]
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