Question

我正在从在线模型中下载csv格式的数据表。

数据包括年龄列。

当列中的所有数据都为一个年龄时，我的程序可以正常工作，但是现在我正在下载年龄范围较大的数据，这样我可能在10亿年时拥有400行数据，然后在350处拥有350行数据。 11亿年等。

csv文件中大约有30,000行40列。

我想我会创建一个由年龄控制的嵌套列表，然后遍历每个子列表。

我按如下方式提取数据

log_age = data_upload[:,2]
mass = data_upload[:,5]
log_L = data_upload[:,6]
log_Teff = data_upload[:,7]
log_g = data_upload[:,8]
mbolmag = data_upload[:,24]
Umag = data_upload[:,25]
Bmag = data_upload[:,26]

如何从这些单独的列表中创建嵌套列表？

如果我有如下列表，则可以概括该问题：

age = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1.1,1.1,1.1,1.1,1.1,1.1,1.1,1.2,1.2,1.2 ...]

如何将其转换为以下格式：

[[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]，[1.1,1.1,1.1,1.1,1.1,1.1,1.1]，[1.2,1.2,1.2 ...] ]

我需要使用年龄列表的结构对所有列表执行此操作。

我认为列表理解可能是一种方法？我遇到过它们，但真的不知道如何使用它们。

有一个名为np.unique的命令，它将在我的原始列表中列出唯一编号，因此我可以通过以下方式开始：

unique_age = np.unique(age)
nested_age = [[] for _ in range(len(unique_age))]

然后我可以对要创建的所有嵌套列表重复此操作，但是然后我必须遍历每个列表并将它们转换为嵌套列表。

有人可以告诉我该怎么做吗？

谢谢

Answer 1

我想生成如下结果：

from collections import Counter
age = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1.1,1.1,1.1,1.1,1.1,1.1,1.1,1.2,1.2,1.2]
c = Counter(age)
result = [[k]*v for k,v in c.items()]
print(result)
# Result would be: 
# [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1.1, 1.1, 1.1, 1.1, 1.1, 1.1, 1.1], [1.2, 1.2, 1.2]]

第3行表示：

根据列表的内容对列表进行分组，
计数器结果项看起来像字典，键是年龄，而值是每个年龄的频率。

第4行表示：

迭代Counter结果的项目，获取键（k）和值（v）
通过[k] * v创建相同值的列表

如何根据年龄列表创建嵌套列表？

1 个答案: