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如何将[('US',144),('CA',37)]转换为['US',CA']

numpy pandas python

ChatGPT · 技术社区 · 4 年前

我有客户和国家数据的df。我想数一数这些国家,这样就可以找到排名前五的国家,并将其用作其他地方的过滤器。

这给了我计数

countries = collections.Counter(responses_2021['country'].dropna())

这就产生了

[('US', 144), ('CA', 37), ('GB', 15), ('FR', 15), ('AU', 12)]

这给了我前五名

countries_top5 = countries.most_common(5)

现在我需要把它转换成一个更简单的结构,这样我就可以做我的过滤器了(这里我只是手动输入,因为这是我前进的唯一方式lol)

options = ['US', 'CA', 'GB', 'FR', 'AU'] 
rslt_df = df[df['country'].isin(options)]

所以,从这个

[('US',144),('CA',37),('GB',15),('FR',15),('AU',12)]

对这个

['US', 'CA', 'GB', 'FR', 'AU']

我一开始就试图删除计数

countries_top5_names = np.delete(countries_top5, 1, 1)

但这会带来收益

[['US'], ['CA'], ['GB'], ['FR'], ['AU']]

所以现在我想把它弄平,但我不知道怎么做。

更好的方法?

解决方案(感谢下面的@dan04)

countries_top5_names = [x[0] for x in countries_top5] 
rslt_df = df[df['country'].isin(countries_top5_names)]

2 回复 | 直到 4 年前

dan04 4 年前

就拿元素来说吧 [0] 每个元组的。

>>> data = [('US', 144), ('CA', 37), ('GB', 15), ('FR', 15), ('AU', 12)]
>>> countries = [x[0] for x in data]
>>> countries
['US', 'CA', 'GB', 'FR', 'AU']

slavny_coder 4 年前

你可以尝试更通用的方法来做到这一点。

data = [('US', 144), ('CA', 37), ('GB', 15), ('FR', 15), ('AU', 12)]
groups = list(zip(*data))
print(groups[0])
print(groups[1])

输出:
('US'、'CA'、'GB'、'FR'、'AU')
(144, 37, 15, 15, 12)

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