快递分拣程序，要求用python将下方的数据（即快递的收货地址），按照归属省份进行分拣.
数据源如下：
data_list = [ ['王*龙', '北京市海淀区苏州街大恒科技大厦南座4层'], ['庞*飞', '北京市昌平区汇德商厦四楼403'], ['顾*锐', '江苏省扬州市三垛镇工业集中区扬州市立华畜禽有限公司'], ['王*飞', '上海市徐汇区上海市徐汇区H88越虹广场B座5E'], ['华*升', '北京市海淀区杰睿大厦'], ['朱*锴', '上海市浦东新区川沙新镇华川家园33号楼503'], ['陈*盼', '浙江省杭州市闲林街道，西溪华东园，十幢一单元401。'], ['司*鹏', '河南省鹤壁市淇滨大道310号 鹤壁京立医院'], ['聂*睿', '河北省石家庄市中山路勒泰中心写字楼b座11层'], ['张*', '辽宁省本溪市明兴丽城九号楼四单元'], ['冉*晗', '河北省石家庄市体育南大街385号'], ['高*杰', '北京市朝阳区广渠路42号院3号楼，408'], ['李*国', '安徽省合肥市新站区淮合花园'], ['常*源', '江苏省南京市白下路242号，南京市红十字医院，放射科'], ['张*玉', '河北省沧州市新居然家居广场'], ['王*川', '上海市奉贤区南桥镇 贝港七区'], ['魏*飞', '河北省石家庄市新石北路与红旗大街交口开元大厦502室'], ['张*', '山东省济南市兴港路三庆城市主人'], ['段*琪', '山西省临汾市福利路尧乡小区'], ['刘*', '北京市昌平区龙禧三街骊龙园601'], ['王*生', '上海市杨浦区邯郸路复旦大学遗传学楼319室'], ['王*君', '江苏省扬州市叶挺路318号建行营业部'], ['王*义', '北京市东城区环球贸易中心D座'], ['李*', '陕西省汉中市同沟寺镇晨光村二组'], ['裴*宇', '吉林省四平市岭西新耀豪庭7栋'], ['丁*', '山东省烟台市大季家镇芦洋村'], ['刘*铎', '黑龙江省佳木斯市火电小区桥头浴池附近惠惠干洗店'], ['梁*升', '吉林省吉林市承德街45号吉林化工学院'], ['陈*龙', '上海市浦东新区郭守敬路498号23号楼23215'], ['张*', '上海市徐汇区桂林路402号 诚达创意园76幢407室 银基科技'], ['何*畅', '河南省周口市西华县箕城高中'], ['欧*', '北京市丰台区东营里5号院8号楼2单元401'], ['陶*', '安徽省宣城市鳌峰东路180号宣城皖南农商银行413室'], ['艾*麦提江·拜克热', '浙江省杭州市浦沿街道江畔云卢4幢2单元1202'], ['王*', '上海市浦东新区福山路455号，全华信息大厦，1楼，平安银行'], ['刘*林', '湖北省宜昌市枝城镇大堰村四组'], ['罗*', '河南省信阳市西关黄国新城C6'], ['莫*', '河南省郑州市金水区76号9202'], ['徐*龙', '安徽省合肥市长江西路新加坡花园城4联排'], ] 运用python将上面的数据源按照归属地换成下面的格式 北京 [['王*龙', '北京市海淀区苏州街大恒科技大厦南座4层'], ['庞*飞', '北京市昌平区汇德商厦四楼403'], ['华*升', '北京市海淀区杰睿大厦'], ['高*杰', '北京市朝阳区广渠路42号院3号楼，408'], ['刘*', '北京市昌平区龙禧三街骊龙园601'], ['王*义', '北京市东城区环球贸易中心D座'], ['欧*', '北京市丰台区东营里5号院8号楼2单元401']] 江苏 [['顾*锐', '江苏省扬州市三垛镇工业集中区扬州市立华畜禽有限公司'], ['常*源', '江苏省南京市白下路242号，南京市红十字医院，放射科'], ['王*君', '江苏省扬州市叶挺路318号建行营业部']] 上海 [['王*飞', '上海市徐汇区上海市徐汇区H88越虹广场B座5E'], ['朱*锴', '上海市浦东新区川沙新镇华川家园33号楼503'], ['王*川', '上海市奉贤区南桥镇 贝港七区'], ['王*生', '上海市杨浦区邯郸路复旦大学遗传学楼319室'], ['陈*龙', '上海市浦东新区郭守敬路498号23号楼23215'], ['张*', '上海市徐汇区桂林路402号 诚达创意园76幢407室 银基科技'], ['王*', '上海市浦东新区福山路455号，全华信息大厦，1楼，平安银行']] 浙江 [['陈*盼', '浙江省杭州市闲林街道，西溪华东园，十幢一单元401。'], ['艾*麦提江·拜克热', '浙江省杭州市浦沿街道江畔云卢4幢2单元1202']] 河南 [['司*鹏', '河南省鹤壁市淇滨大道310号 \xa0鹤壁京立医院'], ['何*畅', '河南省周口市西华县箕城高中'], ['罗*', '河南省信阳市西关黄国新城C6'], ['莫*', '河南省郑州市金水区76号9202']] 河北 [['聂*睿', '河北省石家庄市中山路勒泰中心写字楼b座11层'], ['冉*晗', '河北省石家庄市体育南大街385号'], ['张*玉', '河北省沧州市新居然家居广场'], ['魏*飞', '河北省石家庄市新石北路与红旗大街交口开元大厦502室']] 辽宁 [['张*', '辽宁省本溪市明兴丽城九号楼四单元']] 安徽 [['李*国', '安徽省合肥市新站区淮合花园'], ['陶*', '安徽省宣城市鳌峰东路180号宣城皖南农商银行413室'], ['徐*龙', '安徽省合肥市长江西路新加坡花园城4联排']] 山东 [['张*', '山东省济南市兴港路三庆城市主人'], ['丁*', '山东省烟台市大季家镇芦洋村']] 山西 [['段*琪', '山西省临汾市福利路尧乡小区']] 陕西 [['李*', '陕西省汉中市同沟寺镇晨光村二组']] 吉林 [['裴*宇', '吉林省四平市岭西新耀豪庭7栋'], ['梁*升', '吉林省吉林市承德街45号吉林化工学院']] 黑龙 [['刘*铎', '黑龙江省佳木斯市火电小区桥头浴池附近惠惠干洗店']] 湖北 [['刘*林', '湖北省宜昌市枝城镇大堰村四组']]
直接奉上代码：
info={ }#定义一个空的字典用来记录归属后的信息 for i in data_list:#循环遍历数据源，遍历一个数据就放到字典里面一个 province_name=i[1][:2]#i表示遍历到的数据源,i[1]表示该数据源的第二个队列,[:2]表示取该队列的前两个字符 if province_name not in info:#即第一次出现 info[province_name]=[i]#第一次出现就将出现的省份添加带字典的key中去 else: info[province_name].append(i)#不是第一次出现就放到对应省份的value中 for k in info:#打印输出操作后的字典 print(k,info[k])
