Python - 用于将值从列表分配到 DataFrame 列表的列表理解表达式

Question

我有一个 DataFrame 列表(我读入的每个文件一个)和一个字符串列表(文件的文件名)。我想在每个 DataFrame 中创建一个新列 filename 并为其分配文件名列表中的相应值。目标是在连接 DataFrame 列表后识别数据源。

df = pd.DataFrame({ 'A' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
                     'B' : 'bar',
                     'C' : 'foo' })

list_df = [df,df,df]
file_names = ['source1','source2','source3']

我正在尝试做这样的事情:

[x.loc[:,'filename']  = file for (x,file) in (list_df,file_names)]

这显然是行不通的，因为在列表理解表达式(？)中不允许迭代元组。 For 循环将是一个选项(但不是最优的)。是否可以使用列表理解来实现这一点，这是最有效的解决方案吗？

Answer 1

执行此操作的正确方法是使用 zip() 的简单 for 循环函数，示例 -

for df_,file in zip(list_df,file_names):
    df_.loc[:,'filename'] = file

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但是如果你真的必须使用列表推导式，你就不能在列表推导式中使用赋值语句。取而代之的是，您可以尝试创建一个执行赋值的函数，并使用列表推导式调用该函数。

您还需要 zip() dataframes 列表和 file_names 列表放在一起，以将其相应索引处的元素放在一起。

例子-

def func(df,file):
    df.loc[:,'filename'] = file

[func(df_,file) for df_,file in zip(list_df,file_names)]

演示 -

In [54]: df = pd.DataFrame({ 'A' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
   ....:                      'B' : 'bar',
   ....:                      'C' : 'foo' })

In [55]: list_df = [df,df,df]

In [56]: file_names = ['source1','source2','source3']

In [57]: def func(df,file):
   ....:     df.loc[:,'filename'] = file
   ....:

In [58]: [func(df,file) for df,file in zip(list_df,file_names)]
Out[58]: [None, None, None]

In [59]: df
Out[59]:
   A    B    C filename
0  1  bar  foo  source3
1  1  bar  foo  source3
2  1  bar  foo  source3
3  1  bar  foo  source3