python - 根据另一个列表更改列表列表的顺序

Question

我有一堆 CSV 文件，其中第一行是列名，现在我想根据另一个列表更改顺序。
示例:

[
['date','index','name','position'],
['2003-02-04','23445','Steiner, James','98886'],
['2003-02-04','23446','Holm, Derek','2233'],
...
]

上面的顺序在文件之间略有不同，但相同的列名总是可用的。

所以我希望将列重新排列为:

['index','date','name','position']

我可以通过比较第一行来解决这个问题，为每一列创建一个索引，然后使用 for 循环将每一行重新映射到一个新的列表列表中。
虽然它有效，但感觉太丑陋了，即使我的盲人老阿姨看到它也会对我大吼大叫。

IRC 上有人告诉我要查看 map() 和 operator，但我经验不足，无法将它们放在一起。 :/

谢谢。

Answer 1

纯 Python

你可以使用 zip转置您的数据:

data = [
['date','index','name','position'],
['2003-02-04','23445','Steiner, James','98886'],
['2003-02-04','23446','Holm, Derek','2233']
]

columns = list(zip(*data))
print(columns)
# [('date', '2003-02-04', '2003-02-04'), ('index', '23445', '23446'), ('name', 'Steiner, James', 'Holm, Derek'), ('position', '98886', '2233')]

现在修改列顺序变得更加容易。

要计算所需的排列，您可以使用:

old = data[0]
new = ['index','date','name','position']
mapping = {i:new.index(v) for i,v in enumerate(old)}
# {0: 1, 1: 0, 2: 2, 3: 3}

您可以将排列应用于列:

columns = [columns[mapping[i]] for i in range(len(columns))]
# [('index', '23445', '23446'), ('date', '2003-02-04', '2003-02-04'), ('name', 'Steiner, James', 'Holm, Derek'), ('position', '98886', '2233')]

并将它们转回:

list(zip(*columns))
# [('index', 'date', 'name', 'position'), ('23445', '2003-02-04', 'Steiner, James', '98886'), ('23446', '2003-02-04', 'Holm, Derek', '2233')]

与 Pandas

对于此类任务，您应该使用 pandas . 它可以解析 CSV、重新排序列、对它们进行排序并保留索引。

如果您已经导入了数据，您可以使用这些方法导入列，将第一行用作标题并将index 列设置为索引。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]).set_index('index')

df 则变为:

            date            name position
index
23445  2003-02-04  Steiner, James    98886
23446  2003-02-04     Holm, Derek     2233

您可以通过使用 pandas.read_csv 正确导入 CSV 来避免这些步骤.您需要 usecols=['index','date','name','position'] 才能直接获得正确的顺序。