Itertools groupby使用另一個列表對列表進行分組

Question

在熊貓中，您可以使用長度相等的Series來將GroupBy另一個GroupBy一起使用，例如：

s = pd.Series([1,1,1,-2,-4,-3,1,2])
g = np.sign(s).diff().fillna(0).abs().cumsum()
s.groupby(g).count()

0.0    3
2.0    3
4.0    2
dtype: int64

是否可以使用itertools.groupby做同樣的事情？ 因此，使用另一個列表從當前列表創建組嗎？ 還是使用一些密鑰？ 只要能使我想到如何解決這種情況[1,1,1,-2,-4,-3,1,2]以根據唱歌創建組就很好了。

預期產量：

[3,3,2]

Answer 1

您可以執行以下操作：

from itertools import groupby


data =  [1,1,1,-2,-4,-3,1,2]

result = [sum(1 for _ in group) for _, group in groupby(data, lambda x: x<= 0)]
print(result)

產量

[3, 3, 2]

語句： sum(1 for _ in group)計算sum(1 for _ in group)中元素的數量。 密鑰lambda x: x<= 0是符號函數。

Answer 2

對於根據匹配值將一個可迭代項分組為另一個可迭代項的一般情況，您可以使一個作弊key函數迭代另一個可迭代項，例如使用原始s和g ：

>>> from itertools import groupby
>>> print([(k, len(list(grp))) for k, grp in groupby(s, key=lambda _, ig=iter(g): next(ig))])
[(0.0, 3), (2.0, 3), (4.0, 2)]

key函數從s接受值並忽略它，而不是從手動迭代g返回匹配值（默認的第二個參數緩存從g創建的迭代器，然后每次使用next手動將其前進；將第二個參數傳遞給next以靜默忽略不匹配的長度，而只是替換為默認值）。

顯然，對於這種特定情況，有更好的方法 ，但是我在回答所問的一般問題，而不是特定示例。