本文比较了Python中三种groupby方法：itertools.groupby、pandas的groupby和collections.defaultdict。分别通过示例展示了它们如何对数据进行分组，强调了每种方法的特点和适用场景。
在Python中，groupby是一个非常有用的方法，用于按照指定的条件对数据进行分组。它可以帮助我们对数据进行聚合和分析，并且非常适用于处理具有类别特征的数据集。在本文中，我们将比较Python中的不同groupby方法，并提供相应的源代码示例。
1. 通过itertools.groupby进行分组
itertools.groupby函数是Python标准库中的一个函数，它可以根据指定的键对可迭代对象进行分组。具体来说，它接受一个可迭代对象和一个可选的键函数作为参数，并返回一个迭代器，该迭代器生成一系列的(key, group)元组，其中key是分组的键，group是具有相同键的元素的迭代器。
下面是一个示例，演示如何使用itertools.groupby对列表进行分组：
import itertools
data = [1, 1
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