详解Python中的分组函数groupby和itertools）

当我们需要进行数据处理时，常常需要按照某些规则将数据分组，对于Python来说，有两个非常好用的工具——groupby函数和itertools.groupby函数，它们分别来自于Python自带的itertools和collections模块，用于根据一个关键字对迭代器进行分组。

一、 groupby函数

1.1 函数介绍

groupby函数是Python自带的函数，它可以将一个可迭代对象（例如列表、元组等）按照指定的key进行分组，返回的结果是一个迭代器，其中每个元素是(key, group)，其中key表示分组的关键字，而group表示具有相同关键字的元素组成的迭代器。

1.2 函数使用

以下是一个使用groupby函数的例子，它可以将一个字符串按照相邻的重复字符进行分组，返回的结果是一个迭代器：

from itertools import groupby

s = 'aaabbccd'
res = [(k, list(v)) for k, v in groupby(s)]

print(res)

输出结果如下：

[('a', ['a', 'a', 'a']), ('b', ['b', 'b']), ('c', ['c', 'c']), ('d', ['d'])]

1.3 函数注意点

需要注意的是，使用groupby函数进行分组时，必须先将数据进行排序，否则分组结果会出现错误。

二、 itertools.groupby函数

2.1 函数介绍

itertools.groupby函数也是用于分组的函数，它也可以将一个可迭代对象按照指定的关键字进行分组，其中关键字可以是一个函数，用于对元素进行处理。与groupby函数不同的是，itertools.groupby函数不要求对数据进行排序，因此执行效率更高。

2.2 函数使用

以下是一个使用itertools.groupby函数的例子，它可以将一个列表按照奇偶性进行分组：

from itertools import groupby

lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

# 定义一个函数，用于将元素按照奇偶性进行分组
def is_odd(n):
    return n % 2

res = [(k, list(v)) for k, v in groupby(lst, key=is_odd)]

print(res)

输出结果如下：

[(1, [1, 3, 5, 7]), (0, [2, 4, 6])]

可以看到，按照奇偶性进行分组后，结果是一个包含两个元素的列表，其中第一个元素表示奇数分组，第二个元素表示偶数分组。

2.3 函数注意点

值得注意的是，当使用函数作为关键字参数时，要确保这个函数对于同一组内的每个元素返回的结果相同，否则分组结果可能出现错误。

综上，无论是groupby函数还是itertools.groupby函数，在数据分组方面都非常好用，可以极大地方便我们的数据处理。