Question

假设我有一个看起来像这样的列表：

[1, 2, 2, 5, 8, 3, 3, 9, 0, 1]

现在，我想对相同元素的索引进行分组，因此结果应类似于：

[[0, 9], [1, 2], [3], [4], [5, 6], [7], [8]]

如何有效地做到这一点？我尽量避免使用循环，因此任何使用numpy / pandas函数的实现都很棒。

Answer 1

您可以使用collections.defaultdict对索引进行分组：

from collections import defaultdict

lst = [1, 2, 2, 5, 8, 3, 3, 9, 0, 1]

d = defaultdict(list)
for i, x in enumerate(lst):
    d[x].append(i)

print(list(d.values()))
# [[0, 9], [1, 2], [3], [4], [5, 6], [7], [8]]

这也保持添加索引的顺序而不进行排序。

Answer 2

使用熊猫GroupBy.apply，这非常简单-使用数据对一系列索引进行分组。一个不错的好处是，您可以保持索引的顺序。

data = [1, 2, 2, 5, 8, 3, 3, 9, 0, 1]
pd.Series(range(len(data))).groupby(data, sort=False).apply(list).tolist()
# [[0, 9], [1, 2], [3], [4], [5, 6], [7], [8]]

Answer 3

此解决方案是对哈希计数的一种修改，但不存储计数，只需存储找到的值的索引即可。

df2 = df1.filter("Status = 2 OR Status = 3")

Answer 4

不确定为什么要“避免循环”，因为无法知道正在调用的函数还是不使用循环，这增加了函数调用的开销。

此外，在分组之后，您会丢失有关分组内容的信息-因此将输出放在dict中似乎更有意义。

这样做：

from itertools import groupby

l = [1, 2, 2, 5, 8, 3, 3, 9, 0, 1]
result = {
    key: [item[0] for item in group]
    for key, group in groupby(sorted(enumerate(l), key=lambda x: x[1]), lambda x: x[1])
}

print(result)

输出：

{0: [8], 1: [0, 9], 2: [1, 2], 3: [5, 6], 5: [3], 8: [4], 9: [7]}

在python列表中对相同元素的索引进行分组的有效方法

4 个答案: