Python 在for循环中分组数据

我需要循环一个已排序的数据集，将所有结果按该排序属性分组为具有相同属性值的块。然后我对结果块运行一些操作

抱歉，这有点让人困惑，举例可能是描述我所做工作的更好方式：

我有一个这样结构的数据集，除了“数据”字符串实际上是对象，并且包含大量其他数据

[ [1, "data1"], [1, "data2"], [2, "moredata"], [2, "stuff"], 
  [2, "things"], [2, "foo"], [3, "bar"], [4, "baz"] ]

我希望将数据分组为4个不同的函数调用：

process_data(1, ["data1", "data2"])
process_data(2, ["moredata", "stuff", "things", "foo"])
process_data(3, ["bar"])
process_data(4, ["baz"])

我最终得到的是一个结构，看起来像这样：

last_id = None
grouped_data = []

for row in dataset:
    id = row[0]
    data = row[1]

    if last_id != id:
         # we're starting a new group, process the last group
         processs_data(last_id, grouped_data)
         grouped_data = []
    last_id = id
    grouped_data.append(data)

if grouped_data:
    # we're done the loop and we still have a last group of data to process
    # if there was no data in the dataset, grouped_data will still be empty
    # so we won't accidentally process any empty data.
    process_data(last_id, grouped_data)

这是可行的，但似乎很笨拙。特别是需要使用最后一个_id变量以及循环后处理_数据的第二个调用来跟踪所有内容。我只是想知道是否有人能为更优雅/聪明的解决方案提供建议

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我选择的语言是Python，但通用的解决方案很好。

看一看。请注意，这要求您的列表已经按照组键进行了排序（示例数据就是组键，所以我想这没问题）。

itertools.groupby正是您想要的：

>>> data = [ [1, "data1"], [1, "data2"], [2, "moredata"], [2, "stuff"],
...   [2, "things"], [2, "foo"], [3, "bar"], [4, "baz"] ]
>>>
>>> from itertools import groupby
>>> from operator import itemgetter
>>>
>>> def process_data(key, keydata):
...     print key, ':', keydata
...
>>> for key,keydata in groupby(data, key=itemgetter(0)):
...   process_data(key, [d[1] for d in keydata])
...
1 : ['data1', 'data2']
2 : ['moredata', 'stuff', 'things', 'foo']
3 : ['bar']
4 : ['baz']

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向groupby传递一个排序列表，以及一个关于列表中每个项目的分组依据的键函数。您将返回一个

（key，itemgenerator）

对的生成器，如图所示，该生成器将传递给我的生成过程数据方法。

您可以使用多个控件，例如，来自或包

from brownie.datastructures import MultiDict
data = [ [1, "data1"], [1, "data2"], [2, "moredata"], [2, "stuff"], 
         [2, "things"], [2, "foo"], [3, "bar"], [4, "baz"] ]
for key, keydata in MultiDict(data).iterlists():
    process_data(key, keydata)

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太好了。和往常一样，Python自带所有电池，只需找到它们的位置。谢谢你给我指出了正确的方向！