python怎么对同一取值进行分组

你可以使用 Python 的 collections 模块中的 defaultdict 和列表推导式来对同一取值进行分组。以下是示例代码：

from collections import defaultdict

my_list = ['apple', 'banana', 'cherry', 'apple', 'banana', 'apple']

my_dict = defaultdict(list)
for i, fruit in enumerate(my_list):
    my_dict[fruit].append(i)

result = [v for k, v in my_dict.items()]

print(result)

这将输出以下结果：

[[0, 3, 5], [1, 4], [2]]

相关问题

python怎么对dataframe某一字段同一取值进行分组

可以使用 pandas 库中的 groupby() 方法实现。示例如下：

df.groupby('字段名称').agg({'需要分组的字段': '分组方式'})

其中，'字段名称' 为需要进行分组的列名，'需要分组的字段' 为需要进行分组的列名，'分组方式' 可以是 count、sum、mean、median、max、min 等聚合函数。

例如，计算某一字段的平均值可以使用如下代码：

df.groupby('字段名称').agg({'需要分组的字段': 'mean'})

注意：代码中的括号内需要替换成实际的列名。

python 对股票进行聚类分组

Python是一种非常强大的编程语言，可以用于对股票进行聚类分组。在Python中，有很多强大的库和工具可用于处理和分析股票数据，如pandas、scikit-learn和matplotlib等。

首先，我们可以使用pandas库来获取和处理股票数据。通过使用pandas的数据结构，如DataFrame，我们可以轻松地导入和处理股票数据。我们可以使用pandas的函数来对数据进行清洗、过滤和转换，以便进行后续的聚类分组分析。

接下来，我们可以使用scikit-learn库中的聚类算法来对股票数据进行聚类分组。scikit-learn提供了许多聚类算法的实现，如K-means、DBSCAN和层次聚类等。这些算法可以根据股票的特征对其进行聚类，并将相似的股票分为一组。聚类算法可以使用股票的历史数据来找出它们之间的相似性，并将它们分配到合适的聚类组中。

最后，我们可以使用matplotlib库来对聚类分组的结果进行可视化。通过绘制散点图或热力图，我们可以将不同聚类组的股票在一个图表中进行比较。这样我们可以更好地理解股票之间的关系，并从中挖掘出一些有用的信息。

总之，Python提供了强大的工具和库，可以帮助我们对股票进行聚类分组。通过使用pandas、scikit-learn和matplotlib等库，我们可以轻松地获取、处理和分析股票数据，并将其聚类分组。这对于研究股票之间的相似性和关联性，以及进行风险管理和投资决策都是非常有用的。