通过跳过缺失值 Python 3 有效地迭代字典列表值答案

【问题标题】：Efficiently Iterating over dictionary list values by skipping missing values Python 3通过跳过缺失值 Python 3 有效地迭代字典列表值
【发布时间】：2015-07-04 16:35:54
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框

import pandas as pd

df=pd.DataFrame({'Location': [ 'NY', 'SF', 'NY', 'NY', 'SF', 'SF', 'TX', 'TX', 'TX', 'DC'],
                 'Class': ['H','L','H','L','L','H', 'H','L','L','M'],
                 'Address': ['12 Silver','10 Fak','12 Silver','1 North','10 Fak','2 Fake', '1 Red','1 Dog','2 Fake','1 White'],
                 'Score':['4','5','3','2','1','5','4','3','2','1',]})

我想添加 2 个我存储在字典中的标签。请注意，第二个字典不包含键 'A'

df['Tag1'] =''
df['Tag2'] =''

tagset1 = {'A':['NY|SF'],
          'B':['DC'],
          'C':['TX'],
          }
for key in tagset1:
    df.loc[df.Location.str.contains(tagset1[key][0]) & (df.Tag1 == ''),'Tag1'] = key


tagset2= {'B':['H|M'],
          'C':['L'],
          }
for key in tagset2:
    df.loc[df.Class.str.contains(tagset2[key][0]) & (df.Tag2 == ''),'Tag2'] = key

print (df)

如果我想结合这两个字典以使代码更具可读性和效率，我应该在 newtagset['A'][1] 中用 '' 填写 A 的位置，还是有其他方法可以让迭代器忽略或跳过位置 @987654326 @ 迭代列表中的位置时？

newtagset = {'A':['NY|SF', '',],
          'B':['DC','H|M',],
          'C':['TX','L',],
          }


for key in newtagset:
    df.loc[df.Location.str.contains(newtagset[key][0]) & (df.Tag1 == ''),'Tag1'] = key

for key in newtagset:
    df.loc[df.Class.str.contains(newtagset[key][1]) & (df.Tag2 == ''),'Tag2'] = key

print (df)

我发现的大多数解决方案都使用 itertools Skip multiple iterations in loop python 这是唯一的方法吗？

【问题讨论】：

标签： python dictionary iteration

【解决方案1】：

简单的continue没有错。

for key, value in newtagset.items():    # I found dict.items cleaner
    if not value[1]:
        continue
    df.loc...

有点跑题了：

& (df.Tag1 == '') 是多余的。仅当您的值有巧合时，我才会有用，但这会导致不可预测的行为，因为 dict 没有排序。

【讨论】：