Question

我有一个元组列表：

tups = [('a',5,'test'),('b', 8, 'test1')]

对于每个元组，我需要在索引i处提取值。

显然，我可以遍历列表中的每个元组，获取我追求的值并将其弹出到数组中......但是，我认为应该有一个更好的方法。

理想情况下，我想将我的元组列表转换为矩阵或DataFrame（或类似的东西），我可以将列提取为数组。

例如，使用上面的元组列表，我想做类似以下的事情：

matrix = tups.AsMatrix(ncols=len(tups[0])) #All tups have the same number of values.
column_values = matrix[0]
print(column_values)
> 'a'
> 'b'

如何使用Python 3执行此操作？我看过Pandas有一个DataFrame类型，但理想情况下我想在不使用其他库（除了numpy或native python之外）的情况下这样做。

Answer 1

使用operator：

In [250]: import operator

In [252]: f = lambda l, i: list(map(operator.itemgetter(i), l))

In [253]: f(tups, 0)
Out[253]: ['a', 'b']

In [254]: f(tups, 1)
Out[254]: [5, 8]

In [255]: f(tups, 2)
Out[255]: ['test', 'test1']

如果你正在使用python2，请删除list(...)。

Answer 2

以下是一些自定义的原生Python：

tups = [('a',5,'test'),('b', 8, 'test1')]

def fetcher(list_of_tups, ind):
    return [x[ind] for x in list_of_tups]

print(fetcher(tups, 0))  # ['a', 'b']
print(fetcher(tups, 1))  # [5, 8]

或某些花式点的lambda版本

f = lambda cont, i: [x[i] for x in cont]

print(f(tups, 1))  # [5, 8]

Answer 3

试试这个：

import pandas as pd
tups = [('a',5,'test'),('b', 8, 'test1')]
df = pd.DataFrame(tups)
df

输出：

   0  1      2
0  a  5   test
1  b  8  test1

如何将元组列表转换为矩阵以进行列访问？

3 个答案: