代码之家 › 专栏 › 技术社区 › jayko03

python追加列表递增变量名

variables loops python

jayko03 · 技术社区 · 7 年前

我有很多变量,

df_foo_1_100 = 4
df_foo_1_1000 = 5
...
df_foo_1_1000000 = 100

df_foo_2_100 = 9 
df_foo_2_1000 = 10 
df_foo_2_1000000 = -100

df_foo_4_100 = -1000

还有空名单, temp=[] 这个空列表如何使用循环保存所有变量?

这是我的密码,

index = [1,2,4,8,16,32,64]
index2 = [100, 1000, 10000, 100000, 1000000]
for i in index:
    for j in index2:
        temp.append(df_foo_{0}_{1}.format(i, j))

但没有得到任何运气。

[df_1_100, df_1_1000... ]

(列表的内部不是字符串,而是变量的名称)

==========编辑========== 迪克特也很好。 dict 就像, {dfèfooèu 1èu 100:4,dfèfooèu 1èu 1000:5…}

提前谢谢!

2 回复 | 直到 7 年前

mckuok 7 年前

你可以试着抬高 exec 功能。

index = [1,2,4,8,16,32,64]
index2 = [100, 1000, 10000, 100000, 1000000]
for i in index:
    for j in index2:
        exec("temp_variable = df_foo_{0}_{1}".format(i, j))
        temp.append(temp_variable)

Matt Messersmith 7 年前

dict ,或者您可以使用 locals()

df_foo_1_100 = "test_1_100"
df_foo_1_1000 = "test_1_1000"
df_foo_1_10000 = "test_1_10000"

df_foo_2_100 = "test_2_100"
df_foo_2_1000 = "test_2_1000"
df_foo_2_10000 = "test_2_10000"

df_foo_4_100 = "test_4_100"
df_foo_4_1000 = "test_4_1000"
df_foo_4_10000 = "test_4_10000"

df_foo_7_100 = "other_junk" # Not included...                                                                                                                                                               

import itertools
index1 = ["1", "2", "4"]
index2 = ["100", "1000", "10000"]
all_index_combos = list(itertools.product(index1, index2))
all_index_variables = set(["df_foo_{0}_{1}".format(ind1, ind2) for ind1, ind2 in all_index_combos])
dfs = [var for name, var in locals().items() if name in all_index_variables]
print(dfs)

['test_1_100', 'test_1_1000', 'test_1_10000', 'test_2_100', 'test_2_1000', 'test_2_10000', 'test_4_100', 'test_4_1000', 'test_4_10000']

根据需要。

如果你想要一个 口述

dfs = [var for name, var in locals().items() if name in all_index_variables]

到

dfs = dict([(name, var) for name, var in locals().items() if name in all_index_variables])

{'df_foo_1_100': 'test_1_100', 'df_foo_1_1000': 'test_1_1000', 'df_foo_1_10000': 'test_1_10000', 'df_foo_2_100': 'test_2_100', 'df_foo_2_1000': 'test_2_1000', 'df_foo_2_10000': 'test_2_10000', 'df_foo_4_100': 'test_4_100', 'df_foo_4_1000': 'test_4_1000', 'df_foo_4_10000': 'test_4_10000'}

推荐文章