Hướng dẫn nested list in dataframe python - danh sách lồng nhau trong dataframe python

Danh sách lồng nhau để liệt kê trong Python

Danh sách lồng nhau trong Python có thể được chuyển đổi thành một danh sách phẳng trong Python chỉ bằng ba dòng mã. Chúng ta hãy giả sử rằng bạn có một danh sách lồng nhau sau.

[1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

Bây giờ, danh sách trên là một danh sách lồng nhau với nhiều cấp độ và chúng tôi muốn chuyển đổi nó thành danh sách bằng cách sử dụng Python:-

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

Danh sách lồng nhau vào Danh sách - Python - Cách dài hơn

Trước hết, tôi sẽ chỉ cho bạn một cách dài hơn, mà không cần sử dụng bất kỳ mô-đun bên thứ ba nào. Để chuyển đổi danh sách lồng nhau thành danh sách phẳng, chúng tôi sẽ sử dụng mã sau:-

flat_list = []

def flatten_list(input_list):

    for item in input_list:
        if type(item) == list:
            flatten_list(item)
        else:
            flat_list.append(item)
    return flat_list

print(flatten_list(nested_list))

# output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

Danh sách lồng nhau chỉ trong ba dòng mã

Đó là cách dài hơn. Bây giờ chúng tôi sẽ sử dụng chức năng phẳng của Pandas, từ pandas.core.common để làm tương tự chỉ trong ba dòng mã.

from pandas.core.common import flatten

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

print(list(flatten(nested_list)))

# Output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

Nếu bạn thích hướng dẫn của chúng tôi, có nhiều cách khác nhau để hỗ trợ chúng tôi, dễ nhất là chia sẻ bài đăng này. Bạn cũng có thể theo dõi chúng tôi trên Facebook, Twitter và YouTube.

Trong trường hợp của bất kỳ truy vấn nào, bạn có thể để lại nhận xét bên dưới.

Bạn có thể hỗ trợ chúng tôi thông qua Patreon

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Danh sách sáng tạo

Danh sách trong R có thể được tạo bằng hàm Danh sách ().

Cú pháp: Danh sách (Element1, Element2, Element3, Mạnh.)list(element1, element2, element3,….)

Tạo dữ liệu

DataFrames trong r được tạo bằng hàm data.frame ().

Cú pháp: data.frame (cột1 = value, cột2 = giá trị, trên mạng.)data.frame(column1=values, column2=values,….)

Chuyển đổi khung dữ liệu thành danh sách

Trong lập trình R, không có chức năng trực tiếp nào chuyển đổi khung dữ liệu thành liệt kê, vì vậy chúng ta cần chuyển đổi nó bằng cách sử dụng vòng lặp và mã cho điều đó được đưa ra dưới đây.

R

df<-

In [16]: df = pd.DataFrame(data[1:],columns=data[0]).set_index('Name')

In [17]: df
Out[17]:
       Rank  Complete
Name
one       1         1
two       2         1
three     3         1
four      4         1
five      5         1

In [16]: df = pd.DataFrame(data[1:],columns=data[0]).set_index('Name')

In [17]: df
Out[17]:
       Rank  Complete
Name
one       1         1
two       2         1
three     3         1
four      4         1
five      5         1

In [16]: df = pd.DataFrame(data[1:],columns=data[0]).set_index('Name')

In [17]: df
Out[17]:
       Rank  Complete
Name
one       1         1
two       2         1
three     3         1
four      4         1
five      5         1

In [16]: df = pd.DataFrame(data[1:],columns=data[0]).set_index('Name')

In [17]: df
Out[17]:
       Rank  Complete
Name
one       1         1
two       2         1
three     3         1
four      4         1
five      5         1

In [16]: df = pd.DataFrame(data[1:],columns=data[0]).set_index('Name')

In [17]: df
Out[17]:
       Rank  Complete
Name
one       1         1
two       2         1
three     3         1
four      4         1
five      5         1

In [16]: df = pd.DataFrame(data[1:],columns=data[0]).set_index('Name')

In [17]: df
Out[17]:
       Rank  Complete
Name
one       1         1
two       2         1
three     3         1
four      4         1
five      5         1

Các

flat_list = []

def flatten_list(input_list):

    for item in input_list:
        if type(item) == list:
            flatten_list(item)
        else:
            flat_list.append(item)
    return flat_list

print(flatten_list(nested_list))

# output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

from pandas.core.common import flatten

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

print(list(flatten(nested_list)))

# Output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

from pandas.core.common import flatten

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

print(list(flatten(nested_list)))

# Output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

from pandas.core.common import flatten

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

print(list(flatten(nested_list)))

# Output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

from pandas.core.common import flatten

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

print(list(flatten(nested_list)))

# Output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

from pandas.core.common import flatten

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

print(list(flatten(nested_list)))

# Output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

from pandas.core.common import flatten

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

print(list(flatten(nested_list)))

# Output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

from pandas.core.common import flatten

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

print(list(flatten(nested_list)))

# Output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

from pandas.core.common import flatten

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

print(list(flatten(nested_list)))

# Output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

from pandas.core.common import flatten

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

print(list(flatten(nested_list)))

# Output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

from pandas.core.common import flatten

nested_list = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, 8, [9, [10]]]

print(list(flatten(nested_list)))

# Output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

pd.DataFrame4

pd.DataFrame5

In [16]: df = pd.DataFrame(data[1:],columns=data[0]).set_index('Name')

In [17]: df
Out[17]:
       Rank  Complete
Name
one       1         1
two       2         1
three     3         1
four      4         1
five      5         1

flat_list = []

def flatten_list(input_list):

    for item in input_list:
        if type(item) == list:
            flatten_list(item)
        else:
            flat_list.append(item)
    return flat_list

print(flatten_list(nested_list))

# output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

pd.DataFrame5Name0

pd.DataFrame5

In [16]: df = pd.DataFrame(data[1:],columns=data[0]).set_index('Name')

In [17]: df
Out[17]:
       Rank  Complete
Name
one       1         1
two       2         1
three     3         1
four      4         1
five      5         1

flat_list = []

def flatten_list(input_list):

    for item in input_list:
        if type(item) == list:
            flatten_list(item)
        else:
            flat_list.append(item)
    return flat_list

print(flatten_list(nested_list))

# output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

pd.DataFrame5

In [16]: df = pd.DataFrame(data[1:],columns=data[0]).set_index('Name')

In [17]: df
Out[17]:
       Rank  Complete
Name
one       1         1
two       2         1
three     3         1
four      4         1
five      5         1

pd.DataFrame5

In [16]: df = pd.DataFrame(data[1:],columns=data[0]).set_index('Name')

In [17]: df
Out[17]:
       Rank  Complete
Name
one       1         1
two       2         1
three     3         1
four      4         1
five      5         1

flat_list = []

def flatten_list(input_list):

    for item in input_list:
        if type(item) == list:
            flatten_list(item)
        else:
            flat_list.append(item)
    return flat_list

print(flatten_list(nested_list))

# output

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

pd.DataFrame5.set_index()4

Output:

Explanation:

Như trong chương trình R, không có chức năng được xây dựng để chuyển đổi khung dữ liệu thành danh sách, sau đây là các bước để chuyển đổi

• & nbsp; Lúc đầu, chúng tôi đã tạo một khung dữ liệu mẫu (DF) và một danh sách trống (nested_list) & nbsp;
• & nbsp; Sau này bằng cách sử dụng cho vòng lặp, chúng tôi đã truy cập các cột của khung dữ liệu và thêm nó vào danh sách trống được tạo.
• & nbsp; Để kiểm tra loại biến Nested_list, chúng tôi đã sử dụng hàm typeOf () trong r [ngay cả đối với danh sách lồng nhau trong r loại dữ liệu của nó chỉ là danh sách để đầu ra được trả về là loại danh sách.
• & nbsp; cuối cùng đã in danh sách lồng nhau được tạo.