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具有熊猫排列的多个嵌套列表

itertools pandas list python

rpl · 技术社区 · 7 年前

我有一个关于python的严肃问题。

我有一些嵌套列表需要转换为pandas数据帧。看起来很容易,但是什么让我觉得很有挑战性: -列表很大(因此代码需要快速) -它们是嵌套的 -当它们嵌套时,我需要组合。

所以有了这个输入:

la =  ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
lb = [[1], [2], [3, 33], [11,12,13], [4]]
lc = [[1], [2, 22], [3], [11,12,13], [4]]

我需要以下作为输出

la      lb      lc
a       1       1
b       2       2
b       2       22
c       3       3
c       33      3
d       11      11
d       11      12
d       11      13
d       12      11
d       12      12
d       12      13
d       13      11
d       13      12
d       13      13
e       4       4

请注意,每当我有一个嵌套列表时,我都需要所有置换。起初,我只是简单地尝试:

import pandas as pd
pd.DataFrame({'la' : [x for x in la],
              'lb' : [x for x in lb],
              'lc' : [x for x in lc]})

但寻找需要扩展和实际扩展(一个巨大的)数据帧的行似乎比修补我创建数据帧的方式更难。

我看了一些关于itertools的好帖子( Flattening a shallow list in Python ),文档( https://docs.python.org/3.6/library/itertools.html )和发电机( What does the "yield" keyword do? ),并得出如下结论:

import itertools

def f(la, lb, lc):
    tmp = len(la) == len(lb) == len(lc)
    if tmp:
        for item in range(len(la)):
            len_b = len(lb[item])
            len_c = len(lc[item])
            if ((len_b>1) or (len_c>1)):
                yield list(itertools.product(la[item], lb[item], lc[item]))
                ## above: list is not the result I need,
                ##        without it it breaks (not an iterable)
            else:
                yield (la[item], lb[item], lc[item])
    else:
        print('error: unequal length')

我测试的

my_gen =f(lit1, lit2, lit3)
pd.DataFrame.from_records(my_gen)

哪一个好当我 yield itertools (它没有长度),并在我强制转换后创建错误的数据结构 itertools公司 到一个iterable。

我的问题如下:

如何解决该问题 产量 惯性导航与制导 itertools公司 ?
这是否有效?在实际应用中,我将通过解析文件来创建列表,它们将是巨大的。。。更高级的同事有什么性能提示或更好的解决方案吗?对不对,它坏了/行为不端,所以我甚至无法进行基准测试。。。
逐个元素生成列表,然后使用 f 作用

提前感谢您!

2 回复 | 直到 7 年前

Lambda 7 年前

我有一个解决方案:

import pandas as pd
from itertools import product

la =  ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
lb = [[1], [2], [3, 33], [11,12,13], [4]]
lc = [[1], [2, 22], [3], [11,12,13], [4]]

list_product = reduce(lambda x, y: x + y, [list(product(*_)) for _ in zip(la,lb,lc)])
df = pd.DataFrame(list_product, columns=["la", "lb", "lc"])
print(df)

结果:

    la  lb  lc
0   a   1   1
1   b   2   2
2   b   2   22
3   c   3   3
4   c   33  3
5   d   11  11
6   d   11  12
7   d   11  13
8   d   12  11
9   d   12  12
10  d   12  13
11  d   13  11
12  d   13  12
13  d   13  13
14  e   4   4

Jim Factor 7 年前

这不是一个抽象的解决方案,但它确实得到了您想要的结果。我期待着看到一个更加以熊猫为中心的答案来解决这个问题,但同时也提出了这个问题。

import pandas as pd
la =  ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
lb = [[1], [2], [3, 33], [11,12,13], [4]]
lc = [[1], [2, 22], [3], [11,12,13], [4]]

l1 = []
l2 = []
l3 = []

l1Temp = []
l2Temp = []
l3Temp = []

for i, listInt in enumerate(lb):
    if type(listInt == list):
        for j, item in enumerate(listInt):
            # print('%s - %s' % (lb[i], lc[i][j]))
            l1Temp.append(la[i])
            l2Temp.append(lb[i][j])
            l3Temp.append(lc[i])
            # print('%s - %s' % (l1[i], l2[i]))
    else:
        l1Temp.append(la[i])
        l2Temp.append(lb[i])
        l3Temp.append(lc[i])
        # print('%s - %s' % (lb[i], lc[i]))

for i, listInt in enumerate(l3Temp):
    if type(listInt == list):
        for j, item in enumerate(listInt):
            l1.append(l1Temp[i])
            l2.append(l2Temp[i])
            l3.append(l3Temp[i][j])
    else:
        l1.append(l1Temp[i])
        l2.append(l2Temp[i])
        l3.append(l3Temp[i])

for i, item in enumerate(l3):
    print('%s - %s - %s' % (l1[i], l2[i], l3[i]))

df = pd.DataFrame({'la':[x for x in l1],
    'lb':[x for x in l2],
    'lc': [x for x in l3]})
print(df)