如何遍历Python中的列表列表并从其他列表中添加值?

时间:2019-08-25 10:42:37

标签: python pandas list loops dataframe


我有一个列表:

my_list = [['ga:date'], ['ga:country', 'ga:date'], ['ga:country', 'ga:date']]

并尝试遍历它以获得值及其位置,如下所示:

date    1
country 1
date    2
country 1
date    2

并将其全部存储在熊猫DF中。

正如我建议的那样,它可以很好地工作:

对元组列表使用具有枚举和展平的列表理解:

my_list = [['ga:date'], ['ga:country', 'ga:date'], ['ga:country', 'ga:date']]

x = [(b, a) for i in my_list for (a, b) in enumerate(i, 1)]
print (x)
[('ga:date', 1), ('ga:country', 1), ('ga:date', 2), ('ga:country', 1), ('ga:date', 2)]

df = pd.DataFrame(x, columns = ['field','listIndex'])
print (df)
        field  listIndex
0     ga:date          1
1  ga:country          1
2     ga:date          2
3  ga:country          1
4     ga:date          2

或者,如果可能,更改列的位置:

x1 = [z for i in my_list for z in enumerate(i, 1)]
print (x1)
[(1, 'ga:date'), (1, 'ga:country'), (2, 'ga:date'), (1, 'ga:country'), (2, 'ga:date')]

df = pd.DataFrame(x1, columns = ['listIndex','field'])
print (df)
   listIndex       field
0          1     ga:date
1          1  ga:country
2          2     ga:date
3          1  ga:country
4          2     ga:date

但是还有3个其他列表,我必须将它们添加到结果df中。

my_id_list = ['01', '02', '03']

start_dates = ['2019-01-01', '2019-01-03', '2019-01-10']

end_dates = ['2019-01-02', '2019-01-05', '2019-01-11']

所以它看起来应该像这样:

        field  listIndex   id start_date end_date
0     ga:date          1   01 2019-01-01 2019-01-02
1  ga:country          1   02 2019-01-03 2019-01-03
2     ga:date          2   02 2019-01-03 2019-01-03
3  ga:country          1   03 2019-01-10 2019-01-11
4     ga:date          2   03 2019-01-10 2019-01-11

值可以不同,没有解决办法。

非常感谢您的帮助,我只是想结束一个工作项目而忘了它。

更新

我的ID列表包含不同的int编号。而且它们可以有所不同,我的意思是,下面这3个并不是唯一的。

my_id_list = ['115126931', '199714437', '197531387']

所以它看起来应该像这样:

        field  listIndex   id        start_ date  end_date
0     ga:date          1   115126931 2019-01-01   2019-01-02
1  ga:country          1   199714437 2019-01-03   2019-01-03
2     ga:date          2   199714437 2019-01-03   2019-01-03
3  ga:country          1   197531387 2019-01-10   2019-01-11
4     ga:date          2   197531387 2019-01-10   2019-01-11

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可以尝试:

df=pd.DataFrame([(a,b,e) for e,i in enumerate(my_list) for (a, b) in enumerate(i, 1)],
                       columns=['list_index','feild','index_list_of_list'])
df1=pd.DataFrame(zip(map(int,my_id_list),start_dates,end_dates)
             ,columns=['id','startdate','enddate'])

df.merge(df1,left_on='index_list_of_list',right_index=True).drop('index_list_of_list',1)

   list_index       feild         id   startdate     enddate
0           1     ga:date  115126931  2019-01-01  2019-01-02
1           1  ga:country  199714437  2019-01-03  2019-01-05
2           2     ga:date  199714437  2019-01-03  2019-01-05
3           1  ga:country  197531387  2019-01-10  2019-01-11
4           2     ga:date  197531387  2019-01-10  2019-01-11

注意:还要考虑将日期更改为pd.to_datetime()