假如咱们有这样一种数据：

data = [    ("apple", 30), ("apple", 35),    ("apple", 32), ("pear", 60),    ("pear", 32), ("pear", 60),    ("banana", 102), ("banana", 104)]# 咱们心愿变成如下格局"""[('apple', [30, 35, 32]),  ('pear', [60, 32, 60]),  ('banana', [102, 104])]"""

如果是你的话，你会怎么做呢？很容易想到的一种解决方案是结构一个字典：

data = [    ("apple", 30), ("apple", 35),    ("apple", 32), ("pear", 60),    ("pear", 32), ("pear", 60),    ("banana", 102), ("banana", 104)]data_dict = {}for name, count in data:    if name not in data_dict:        data_dict[name] = []    data_dict[name].append(count)print(data_dict)"""{'apple': [30, 35, 32],  'pear': [60, 32, 60],  'banana': [102, 104]}"""print(list(data_dict.items()))"""[('apple', [30, 35, 32]),  ('pear', [60, 32, 60]),  ('banana', [102, 104])]"""

这种计划齐全没有问题，不过咱们还能够写的更优雅一些，也就是应用字典的 setdefault 办法：

data = [    ("apple", 30), ("apple", 35),    ("apple", 32), ("pear", 60),    ("pear", 32), ("pear", 60),    ("banana", 102), ("banana", 104)]data_dict = {}for name, count in data:    # setdefault(k, v) 含意如下    # 当 k 不存在时，将 k: v 设置在字典中，并返回 v    # 当 k 存在时，间接返回 k 对应值    data_dict.setdefault(name, []).append(count)print(list(data_dict.items()))"""[('apple', [30, 35, 32]),  ('pear', [60, 32, 60]),  ('banana', [102, 104])]"""

setdefault 是一个十分不便的办法，然而应用频率却不怎么高，或者说该办法不太让人喜爱。次要是每次调用都要给一个初始值，比方代码中的空列表 []。另外这里的初始值能够任意，如果你心愿增加的时候还能实现去重成果，那么就将空列表换成空集合即可。

或者咱们还能够应用 defaultdict，它位于 collections 模块中。

from collections import defaultdictdata = [    ("apple", 30), ("apple", 35),    ("apple", 32), ("pear", 60),    ("pear", 32), ("pear", 60),    ("banana", 102), ("banana", 104)]# 外面接管一个 callable# 当拜访的 k 不存在时，返回 callable 调用之后的值data_dict1 = defaultdict(list)for name, count in data:    data_dict1[name].append(count)print(list(data_dict1.items()))"""[('apple', [30, 35, 32]),  ('pear', [60, 32, 60]),  ('banana', [102, 104])]"""# 也能够指定为 setdata_dict2 = defaultdict(set)for name, count in data:    data_dict2[name].add(count)print(list(data_dict2.items()))"""[('apple', {32, 35, 30}),  ('pear', {32, 60}),  ('banana', {104, 102})]"""

总的来说，defaultdict 和字典的 setdefault 办法十分相似，咱们应用 setdefault 即可。

当然啦，对于分组，还有一种非凡状况，就是词频统计。假如咱们想统计可迭代对象中，每个元素呈现的次数该怎么做呢？

data = ["apple", "apple", "apple",        "pear", "pear", "pear",        "banana", "banana"]data_dict = {}for item in data:    # 此处不能应用 setdefault，因为它是函数    # .setdefault(item, 0) += 1 是不合乎语法规定的    if item not in data_dict:        data_dict[item] = 0    data_dict[item] += 1print(data_dict)"""{'apple': 3, 'pear': 3, 'banana': 2}"""# 或者应用 defaultdictfrom collections import defaultdictdata_dict = defaultdict(int)for item in data:    data_dict[item] += 1print(data_dict)"""defaultdict(<class 'int'>,             {'apple': 3, 'pear': 3, 'banana': 2})"""

然而说到词频统计，咱们还能够应用 collections 下的 Counter 类。

from collections import Counterdata = ["apple", "apple", "apple",        "pear", "pear", "pear",        "banana", "banana"]data_dict = Counter(data)# 间接搞定，Counter 曾经蕴含了咱们之前的逻辑print(data_dict)"""Counter({'apple': 3, 'pear': 3, 'banana': 2})"""# Counter 继承 dict，除了反对字典操作之外# 还提供了很多其它操作，其中一个就是 most_common# 用于抉择呈现频率最高的几个元素print(data_dict.most_common(2))"""[('apple', 3), ('pear', 3)]"""

还是很简略的。

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