stream .group
时间: 2023-11-12 22:58:09 浏览: 45
`stream.group` 是 Python 中用于对流进行分组的方法。它可以将一个流按照指定的键值进行分组,返回一个字典,其中键是分组的键值,值是对应的流元素列表。
例如,下面的代码将一个列表中的整数按照奇偶性进行分组:
```python
from itertools import groupby
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
groups = groupby(lst, lambda x: x % 2 == 0)
for key, group in groups:
print(key, list(group))
```
输出结果为:
```
False [1, 3, 5]
True [2, 4, 6]
```
相关问题
stream.groupby 去重
你可以使用 `stream.groupby` 来对数据流进行分组,并且可以使用 `drop_duplicates` 方法来去除重复项。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据流
data = [
{'Category': 'A', 'Value': 1},
{'Category': 'B', 'Value': 2},
{'Category': 'A', 'Value': 3},
{'Category': 'B', 'Value': 2},
{'Category': 'C', 'Value': 4}
]
# 将数据流转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 groupby 分组,并去除重复项
df_unique = df.groupby('Category').apply(lambda x: x.drop_duplicates()).reset_index(drop=True)
# 打印去重后的结果
print(df_unique)
```
这段代码会将数据流按照 'Category' 列进行分组,然后在每个组内使用 `drop_duplicates` 方法去除重复项。最后,将结果转换为 DataFrame 并打印出来。
stream.groupby
引用中的代码是一个使用Java 8中的Stream API的示例,它使用groupingBy方法将一个流按照给定的键进行分组,并使用summingInt方法对每个组进行求和操作。具体来说,它将一个包含Something对象的流按照Something对象的getParentKey属性进行分组,并对每个组中的Something对象的getNoThings属性进行求和。最终,它返回一个Map对象,其中键是getParentKey属性的值,值是对应组中Something对象getNoThings属性的求和结果。
引用中的示例是另一个使用groupingBy方法的示例,它将一个流按照Price属性进行分组,并使用mapping方法对每个组中的对象进行转换操作。具体来说,它将一个包含对象的流按照对象的Price属性进行分组,并对每个组中的对象进行转换操作,将其转换为另一种形式。最终,它返回一个Map对象,其中键是Price属性的值,值是转换后的对象列表。
引用中的示例是一个简单的分组示例,它将一个包含元素的列表按照元素进行分组,并显示每个组中元素的总数。具体来说,它将一个包含元素的列表按照元素的值进行分组,并统计每个组中元素的个数。最终,它返回一个Map对象,其中键是元素的值,值是对应组中元素的总数。
引用中的示例是一个使用多个条件进行分组的示例,它将一个包含对象的流按照多个属性进行分组,并对每个组进行求和操作。具体来说,它将一个包含对象的流按照对象的多个属性进行分组,并对每个组中的对象的某个属性进行求和。最终,它返回一个Map对象,其中键是多个属性的列表,值是对应组中对象某个属性的求和结果。然后,它使用流的操作将Map转换为一个包含特定对象的列表。
综上所述,Stream API中的groupingBy方法用于将流按照给定的条件进行分组,并对每个组进行相应的操作。可以根据需要进行分组和求和等操作,以便对流中的数据进行处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>