data=[
{
"id": "30421",
"age": "35",
"email": "email_7816@gmail.com",
"pref_location": "50",
"preference_id": "2",
"sub_preference_id": "99",
"preference": "a:5:{s:3:"cul";a:4:
{i:0;i:17;i:1;i:43;i:2;i:51;i:3;i:19;}s:3:"int";a:3:
{i:0;i:16;i:1;i:25;i:2;i:100;}s:3:"edu";a:2:
{i:0;i:70;i:1;i:98;}s:3:"age";a:1:{i:0;i:25;}s:3:"job";a:3:
{i:0;i:14;i:1;i:24;i:2;i:101;}}"
},
{
"id": "30421",
"age": "35",
"email": "email_7816@gmail.com",
"pref_location": "50",
"preference_id": "2",
"sub_preference_id": "99",
"preference": "a:5:{s:3:"cul";a:4:
{i:0;i:17;i:1;i:43;i:2;i:51;i:3;i:19;}s:3:"int";a:3:
{i:0;i:16;i:1;i:25;i:2;i:100;}s:3:"edu";a:2:
{i:0;i:70;i:1;i:98;}s:3:"age";a:1:{i:0;i:25;}s:3:"job";a:3:
{i:0;i:14;i:1;i:24;i:2;i:101;}}"
},
{
"id": "30421",
"age": "35",
"email": "email_7816@gmail.com",
"pref_location": "50",
"preference_id": "2",
"sub_preference_id": "99",
"preference": "a:5:{s:3:"cul";a:4:
{i:0;i:17;i:1;i:43;i:2;i:51;i:3;i:19;}s:3:"int";a:3:
{i:0;i:16;i:1;i:25;i:2;i:100;}s:3:"edu";a:2:
{i:0;i:70;i:1;i:98;}s:3:"age";a:1:{i:0;i:25;}s:3:"job";a:3:
{i:0;i:14;i:1;i:24;i:2;i:101;}}"
},
{
"id": "30421",
"age": "35",
"email": "email_7816@gmail.com",
"pref_location": "50",
"preference_id": "2",
"sub_preference_id": "99",
"preference": "a:5:{s:3:"cul";a:4:
{i:0;i:17;i:1;i:43;i:2;i:51;i:3;i:19;}s:3:"int";a:3:
{i:0;i:16;i:1;i:25;i:2;i:100;}s:3:"edu";a:2:
{i:0;i:70;i:1;i:98;}s:3:"age";a:1:{i:0;i:25;}s:3:"job";a:3:
{i:0;i:14;i:1;i:24;i:2;i:101;}}"
},
{
"id": "30421",
"age": "35",
"email": "email_7816@gmail.com",
"pref_location": "50",
"preference_id": "2",
"sub_preference_id": "99",
"preference": "a:5:{s:3:"cul";a:4:
{i:0;i:17;i:1;i:43;i:2;i:51;i:3;i:19;}s:3:"int";a:3:
{i:0;i:16;i:1;i:25;i:2;i:100;}s:3:"edu";a:2:
{i:0;i:70;i:1;i:98;}s:3:"age";a:1:{i:0;i:25;}s:3:"job";a:3:
{i:0;i:14;i:1;i:24;i:2;i:101;}}"
},
{
"id": "30421",
"age": "35",
"email": "email_7816@gmail.com",
"pref_location": "50",
"preference_id": "2",
"sub_preference_id": "99",
"preference": "a:5:{s:3:"cul";a:4:
{i:0;i:17;i:1;i:43;i:2;i:51;i:3;i:19;}s:3:"int";a:3:
{i:0;i:16;i:1;i:25;i:2;i:100;}s:3:"edu";a:2:
{i:0;i:70;i:1;i:98;}s:3:"age";a:1:{i:0;i:25;}s:3:"job";a:3:
{i:0;i:14;i:1;i:24;i:2;i:101;}}"
},

def group_by_pref_loc(data):
pre_loc=[]
grp=[]

for p in data:
    pre_loc.append(p["pref_location"])
    pre_loc=list(set(pre_loc))

for p in pre_loc:
    sample=[]
    for q in data:
        if q["pref_location"]==p:
            sample.append(q)
    grp.append(sample)
return grp