Question

我希望这不是我在程序上做愚蠢的事情。

我有一个带有数值的单行数据框：

df1                          A            B            C          D

 01-02-2003T00:00:00         5.0         7.0          2.0        4.0   ....

我想根据数据框中的值生成一个元组列表。我执行以下操作：

my_array = numpy.array(df1)

这给了我：

           0            1            2          3

 0        5.0          7.0          2.0        4.0   ....

然后我这样做：

 my_tuple_of_tuples =  tuple((0.5*x, 1.5*x) for x in my_array)

我希望这样：

((2.5,7.5),(3.5,10.5),(1.0,3.0),(2.0,6.0))

但是我明白了：

((2.5,3.5,1.0,2.0),(7.5,10.5,3.0,6.0))

我在做什么错了？

Answer 1

只需索引第一行，然后您的代码就可以工作：

tup = tuple((0.5 * x, 1.5 * x) for x in df.values.tolist()[0])
print(tup)
# ((2.5, 7.5), (3.5, 10.5), (1.0, 3.0), (2.0, 6.0))

之所以有效，是因为

df.values.tolist()[0]
# [5.0, 7.0, 2.0, 4.0]

仅返回第一行中所有元素的列表。现在，迭代将起作用。

如果您需要将其用于多行，则可以将其转换为嵌套循环，或使用chain.from_iterable。

from itertools import chain
tup = tuple(
    (0.5 * x, 1.5 * x) for x in chain.from_iterable(df.values.tolist()))
print(tup)
# ((2.5, 7.5), (3.5, 10.5), (1.0, 3.0), (2.0, 6.0))

从DataFrame行元素生成元组

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