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如何高效地对大型二维列表进行分组(无需Pandas)?

二维列表快速分组:不使用 pandas 的替代方案 在处理大型二维列表时,对列表进行分组是一个常见任务。然而,使用 pandas 等库可能会影响性能。本文将探讨如何不使用 pandas 快速高效地对二维列表进行分组。 分组算法 以下是分组算法的简要概述: Python 3.14.3 微软官方的 Python 扩展,是 VS Code 安装量最高的扩展(209M+)。集成 IntelliSense(通过 Pylance)、调试(通过 Python Debugger)、代码检查、格式化、重构和单元测试等功能。支持 Jupyter Notebook、虚拟环境管理和多 Python 版本切换。 下载 初始化一个空字典。 遍历列表,将列表中的元素作为键添加到字典中。 עבור每个键,将关联值作为列表添加到字典中。 最后,将字典的值转换为列表。 代码实现 以下 python 代码实现了该算法:
def group_list_by_key(data): grouped_data = {} for k, v in data: if k not in grouped_data: grouped_data[k] = [] grouped_data[k].append(v) return list(grouped_data.values()) # 测试数据 data = [['a',33],['a',0],['a',12],['a',3],['b',3],['b',0],['b',77],['c',1],['c',2],['c',5],['c',0],['c',11],['c',19]] print(group_list_by_key(data))
结果
[[33, 0, 12, 3], [3, 0, 77], [1, 2, 5, 0, 11, 19]]

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