不借助 pandas 快速分组二维列表
给定一个包含组名和值的二维列表，我们需要按组名对列表进行快速分组，且保持原来的顺序。由于列表较大，我们希望避免使用 pandas，因为它在处理大数据时速度较慢。
我们可以使用现成的库代码来解决这个问题。以下是如何实现的：
def group_name_fun(lst):
last=''
arr=[]
for ii in range(len(lst)):
if not lst[ii][0]==last:
arr.append(ii)
last=lst[ii][0]
arr.append(len(lst))
lst=[lst[arr[ii-1]:arr[ii]] for ii in range(1, len(arr))]
return lst此函数接收一个二维列表，并返回一个分组后的列表。它不使用循环遍历，而是通过比较相邻元素的组名来确定组的边界。
以下是使用示例：
eMart 网店系统
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功能列表：底层程序与前台页面分离的效果，对页面的修改无需改动任何程序代码。完善的标签系统，支持自定义标签，公用标签，快捷标签，动态标签，静态标签等等，支持标签内的vbs语法，原则上运用这些标签可以制作出任何想要的页面效果。兼容原来的栏目系统，可以很方便的插入一个栏目或者一个栏目组到页面的任何位置。底层模版解析程序具有非常高的效率，稳定性和容错性，即使模版中有错误的标签也不会影响页面的显示。所有的标
data = [['a',33],['a',0],['a',12],['a',3],['b',3],['b',0],['b',77],['c',1],['c',2],['c',5],['c',0],['c',11],['c',19]] print(group_name_fun(data))
输出：
[[33, 0, 12, 3], [3, 0, 77], [1, 2, 5, 0, 11, 19]]
该函数以 o(n) 的时间复杂度高效地对列表进行分组，其中 n 是列表的长度。
