Курс Python → Группировка элементов Python

Для более подробного понимания работы функции groupby() в Python, давайте рассмотрим пример использования. Предположим, у нас есть список чисел и нам нужно вывести повторяющиеся элементы и количество их повторений.


from itertools import groupby

numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 5]
grouped_numbers = groupby(numbers)

for key, group in grouped_numbers:
    print(key, list(group))

В данном примере мы импортируем функцию groupby из модуля itertools и создаем список чисел numbers. Затем мы используем функцию groupby() для группировки повторяющихся элементов в списке. В цикле for мы проходим по каждой группе и выводим ключ (повторяющийся элемент) и список элементов этой группы.

Таким образом, при запуске данного кода мы получим вывод:


1 [1]
2 [2, 2]
3 [3, 3, 3]
4 [4]
5 [5, 5, 5, 5]

Этот пример демонстрирует простой способ использования функции groupby() для нахождения повторяющихся элементов в итераторе и группировки их вместе. Это может быть полезно, например, при анализе данных или обработке информации, где необходимо выделить повторяющиеся элементы и их количество.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Математические функции в Python
  2. Удаление символа из строки
  3. Принцип одной функции
  4. Замена атрибута в именованном кортеже
  5. Вызов функций по строке в Python.
  6. Блок else в Python
  7. Получение списка файлов в директории с использованием os
  8. Шаблоны Flask: условия и циклы
  9. Динамическая типизация в Python
  10. Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
  11. Переворот строки с помощью срезов
  12. Замена символов в Python
  13. Основы работы со списками
  14. Оператор морж в Python 3.8
  15. Переопределение метода __or__()
  16. Создание .exe файла с pyinstaller
  17. Работа с модулем cmath
  18. Открытие и запись файлов
  19. Создание циклической ссылки
  20. Итерация по итерируемым объектам
  21. Работа с кортежами в Python
  22. Оператор walrus в Python
  23. Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
  24. Декоратор total_ordering для сравнения объектов
  25. Обработка исключений в Python
  26. Работа с срезами в Numpy
  27. Создание словарей с defaultdict()
  28. Работа с CSV файлами в Python
  29. Виртуальное окружение Python
  30. Работа с контекстным менеджером Pool
  31. Обновление и получение данных в SQLite
  32. Преобразование строк в числа в Python
  33. Работа с коллекциями Python
  34. Работа с CSV файлами
  35. Форматирование вывода списков
  36. Перебор элементов списка в Python
  37. Метод difference_update() — разность множеств
  38. Цикл for в Python
  39. Работа с deque в Python
  40. Отслеживание прогресса с tqdm
  41. Список и кортеж в Python
  42. Метод __ilshift__ для битового сдвига влево
  43. Разделение функций на этапы
  44. Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
  45. Вычисление натурального логарифма в NumPy
  46. Поиск шаблона в начале строки
  47. Создание графиков в терминале
  48. Генераторы данных
  49. Особенности запятых в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний