Как выбрать элементы списков в группе списков, если элементы (строка) начинаются с буквы / цифры?

#python #string #list #startswith

#python #строка #Список #начинается с

Вопрос:

Здесь я хочу выбрать элементы в каждом списке, которые удовлетворяют условию, что они начинаются с ‘6’. Однако я не нашел способа добиться этого.

Списки преобразуются из фрейма данных:

 d = {'c1': ['64774', '60240', '60500', '19303', '38724', '11402'], 
     'c2': ['', '95868', '95867', '60271', '60502', '19125'],
     'c3':['','','','','95867','60500']} 
df= pd.DataFrame(data=d)
df

   c1     c2     c3
64774   
60240   95868
60500   95867
19303   60271
38724   60502   95867
11402   19125   60500

 list = df.values.tolist()
list = str(list)
list

[['64774', '', ''],
 ['60240', '95868', ''],
 ['60500', '95867', ''],
 ['19303', '60271', ''],
 ['38724', '60502', '95867'],
 ['11402', '19125', '60500']]

Я попробовал код, подобный:

 [x for x in list if x.startswith('6')]

Однако он вернул ‘6’ только для элементов, удовлетворяющих условию

 ['6', '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6']

То, что я ищу, — это группа списков типа:

 "[['64774'], ['60240'], ['60500'], ['60271'], ['60502'], ['60500']]"

Ответ №1:

Когда вы это делаете list = str(list) , вы преобразуете свой список в строковое представление, т.е. list становится

 "[['64774', '', ''], ['60240', '95868', ''], ['60500', '95867', ''], ['19303', '60271', ''], ['38724', '60502', '95867'], ['11402', '19125', '60500']]"

Затем вы перебираете строку с пониманием списка

 [x for x in list if x.startswith('6')]

Который выдает каждый отдельный символ в строке, что означает, что вы просто находите все вхождения 6 в строке, следовательно, ваш результат

 ['6', '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6']

Примечание: Не используйте имена переменных, которые затеняют встроенные функции, такие как list , dict и так далее, это почти наверняка вызовет проблемы в дальнейшем.

Я не уверен, есть ли какая-либо конкретная причина использовать фрейм данных / pandas для вашего вопроса. Если нет, вы могли бы просто использовать представление списка

 d = {
  'c1': ['64774', '60240', '60500', '19303', '38724', '11402'], 
  'c2': ['', '95868', '95867', '60271', '60502', '19125'],
  'c3':['','','','','95867','60500']
}

d2 = [[x] for v in d.values() for x in v if x.startswith('6')]
# d2: [['64774'], ['60240'], ['60500'], ['60271'], ['60502'], ['60500']]

1. Спасибо за все замечания!!

2. Всегда пожалуйста. Если один из приведенных здесь ответов решил вашу проблему, пожалуйста, отметьте его как ответ, щелкнув серую галочку рядом с ним.

Ответ №2:

Вам не нужно преобразовывать ваш список в str (список), поскольку он уже имеет строковый тип.

 lst = df.values.tolist()
lst = [[i] for l in lst for i in l if i.startswith('6') ]
print(lst)

Результат:

 [['64774'], ['60240'], ['60500'], ['60271'], ['60502'], ['60500']]

Ответ №3:

Попробуйте это:

 flatten = lambda l: [[item] for sublist in l for item in sublist]
print( flatten([ df[col][df[col].str.startswith("6") ].tolist() for col in df]))

Здесь я использовал генератор списков, который собирает все совпадающие ячейки в списке при переборе столбцов; это дает [['64774', '60240', '60500'], ['60271', '60502'], ['60500']] . Чтобы получить желаемый результат, я определил функцию, flatten которая (несколько) выравнивает этот список до [['64774'], ['60240'], ['60500'], ['60271'], ['60502'], ['60500']] .