如何遍历 Python 中的列表并从其他列表中添加值？

Question

---

我有一个清单：

my_list = [['ga:date'], ['ga:country', 'ga:date'], ['ga:country', 'ga:date']]

并尝试遍历它以获取值及其位置，如下所示：

date    1
country 1
date    2
country 1
date    2

并将其全部存储在 pandas DF 中。

正如建议的那样，我可以这样做，而且效果很好：

对元组列表使用列表推导式枚举和展平：

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

或者如果可能的话改变列的位置：

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']

所以它需要看起来像这样：

        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。

感谢任何帮助，我只想结束工作中的一个项目并忘记它。

更新

我的 id 列表包含不同的 int 数字。它们可以不同，我的意思是，下面这 3 个并不是唯一的。

my_id_list = ['115126931', '199714437', '197531387']

所以它需要看起来像这样：

        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

Answer 1

你可以试试：

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：还可以考虑通过pd.to_datetime()将日期更改为日期时间