扁平化（不规则）Python 中关于 Pandas Dataframes 的列表列表

Posted 2023-02-23

【中文标题】扁平化（不规则）Python 中关于 Pandas Dataframes 的列表列表

【英文标题】：Flatten (an irregular) list of lists in Python respecting Pandas Dataframes

【发布时间】：2014-02-23 00:43:42

【问题描述】：

这是 *** 上的一个递归问题，但给出的解决方案 here 仍然不完美。 Yielding 仍然是（对我而言）在 python 中使用的最复杂的东西之一，所以我不知道如何自己修复它。

当提供给函数的任何列表中的项目是 Pandas 数据框时，flatten 函数将返回其标题，而不是数据框本身。您可以通过运行以下代码来明确测试：

import pandas
import collections
df = pandas.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))

def flatten(l):
    for el in l:
        if isinstance(el, collections.Iterable) and not isinstance(el, basestring):
            for sub in flatten(el):
                yield sub
        else:
            yield el

那么，如果你调用引用帖子中给出的函数：

list(flatten([df]))   #['A', 'B', 'C', 'D']

而不是返回包含数据框的列表。 如何使函数扁平化尊重数据框？

【参考方案1】：

如果元素是 collections.Iterable 的实例并且它不是字符串（这是可迭代的，但我们通常希望将其视为标量，我们不会查看），则 flatten 函数将向下递归内）。

尽管DataFrames 是collections.Iterable 的实例，但听起来您也希望它们成为终端。在这种情况下：

    if (isinstance(el, collections.Iterable) and 
        not isinstance(el, (basestring, pandas.DataFrame))):

之后：

>>> list(flatten([[1,2], "2", df]))
[1, 2, '2', <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 100 entries, 0 to 99
Data columns (total 4 columns):
A    100  non-null values
B    100  non-null values
C    100  non-null values
D    100  non-null values

【讨论】：

太好了，谢谢，正是我正在寻找的。我知道如何修补它，但这比我要做的更优雅:)