高效分组大型二维列表的方法（不用Pandas）

在数据处理中，我们经常会遇到需要对大型二维列表进行分组的情况。虽然Pandas是一个强大的数据分析库，但有时候我们可能希望在不使用它的情况下完成分组操作。下面将介绍一些高效的方法。

明确分组的依据是关键。比如，我们有一个包含学生信息的二维列表，每一行代表一个学生，列分别是姓名、年龄、班级等。如果要按照班级对学生进行分组，那么班级这一列就是分组的依据。

一种常见的方法是使用字典来实现分组。我们可以遍历二维列表，以分组依据的值作为字典的键，将符合该分组条件的行添加到对应键的值列表中。具体来说，创建一个空字典，然后遍历二维列表的每一行。获取分组依据的值，如果该值在字典中不存在，就创建一个新的键值对，键是分组依据的值，值是一个空列表；如果存在，就将当前行添加到对应键的值列表中。

例如：

data = [['张三', 18, '一班'], ['李四', 19, '二班'], ['王五', 18, '一班']]
grouped_data = {}
for row in data:
    class_name = row[2]
    if class_name not in grouped_data:
        grouped_data[class_name] = []
    grouped_data[class_name].append(row)

这种方法简单直观，但对于大型二维列表可能会消耗较多的内存。为了提高效率，可以考虑使用生成器表达式。生成器表达式不会一次性创建整个列表，而是在需要时逐个生成元素，从而节省内存。

另外，还可以使用内置的itertools模块中的groupby函数。不过要注意，使用groupby函数之前需要先对二维列表按照分组依据进行排序。

在不使用Pandas的情况下，我们可以通过字典、生成器表达式以及itertools模块等方法高效地对大型二维列表进行分组。根据具体的需求和数据特点，选择合适的方法能够提高分组的效率，更好地完成数据处理任务。掌握这些方法，能让我们在数据处理中更加得心应手。