如何自动构建多个列表

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何自动构建多个列表

【英文标题】：How do I build multiple list automatically

【发布时间】：2019-01-27 17:30:34

【问题描述】：

我有数百个数据框，假设名称是df1，...，df250，我需要按这些数据框的一列构建列表。平时都是手动做的，今天数据太多了，容易出错

这就是我所做的

list1 = df1['customer_id'].tolist()
list2 = df2['customer_id'].tolist()
..
list250 = df250['customer_id'].tolist()

这太手动了，我们可以用更简单的方法来做吗？

【问题讨论】：

为什么要拆分它？ [x['customer_id'].tolist() for _, x in df.groupby(np.arange(len(df))//1000)] 基于您之前的问题

数据框上已经有几列，我需要根据该列表从 MongoDB 查询几列，我按您的答案 [x['customer_id'].tolist() for _, x in df.groupby(np.arange(len(df))//1000)] 拆分，两个数据框将被合并

【参考方案1】：

更简单的方法是退后一步，并确保将数据框放入 list 或 dict 等集合中。然后，您可以以可扩展的方式轻松执行操作。

例如：

dfs = 1: df1, 2: df2, 3: df3, ... , 250: df250

lists = k: v['customer_id'].tolist() for k, v in dfs.items()

然后您可以以lists[1]、lists[2] 等身份访问结果。

还有其他好处。例如，您不再污染命名空间，省去了显式定义变量名的工作，您可以轻松存储和传输相关的对象集合。

【参考方案2】：

使用exec函数可以执行存储在字符串中的python代码：

for i in range(1,251):
   s = "list"+str(i)+" = df"+str(i)+"['customer_id'].tolist()"
   exec(s)

【参考方案3】：

我会使用下一个代码。在这种情况下，无需手动创建 DataFrame 列表。

cust_lists = 'list'.format(i): globals()['df'.format(i)]['customer_id'].tolist()
                   for i in range(1, 251)

现在您可以按名称从 cust_lists 字典中访问您的列表，如下所示：

`cust_lists['list1']`

或

`list1`

【讨论】：

对不起，我删除了最佳答案，我尝试list3 不起作用