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。
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
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()