按日期分组匹配的日期温度数组 拆分生成单日期对应温度列表

两种实现方式都可以轻松处理单集8000条量级的数据，你可以根据自己的技术栈选择：

方案1：原生Python实现（无需额外依赖） #

用collections.defaultdict做分组容器，通过zip配对两个数组的对应元素：

from collections import defaultdict

# 假设你的两个数组分别叫 dates_array 和 temps_array
temp_groups = defaultdict(list)
for date, temp in zip(dates_array, temps_array):
    temp_groups[date].append(temp)

# 转换为你需要的输出格式
grouped_dates = []
grouped_temps = []
# 加sorted可以让输出按日期升序排列，不需要可以去掉
for date, temp_list in sorted(temp_groups.items()):
    grouped_dates.append([date] * len(temp_list))
    grouped_temps.append(temp_list)

运行后grouped_dates和grouped_temps就是你要的拆分结果。

方案2：Pandas实现（更适合后续绘图场景） #

你是从CSV提取的数据，直接用Pandas处理更方便，分组后可以直接调用接口生成箱线图，不需要手动拆分数组：

import pandas as pd

# 合并为DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "date": dates_array,
    "temperature": temps_array
})

# 按日期分组
date_groups = df.groupby("date")

# 如果需要手动提取拆分后的数组
grouped_dates = [g["date"].tolist() for _, g in date_groups]
grouped_temps = [g["temperature"].tolist() for _, g in date_groups]

# 直接生成箱线图的话一行代码即可，不需要上面的拆分步骤
# date_groups.boxplot(column="temperature")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alt3rnat3