词典中的列表嵌套循环

Question

我有一个字典，其中包含列表为值：

{
'List1' : ['Value1', 'Value2', 'Value3'],
'List2' : ['Value1', 'Value2', 'Value3'],
'List3' : ['Value1', 'Value2', 'Value3'],
}

我想迭代每个列表的值以查找正则言论，然后创建一个包含这些正则的字典。也就是说，对于我的初始字典列表。我列表上的每次迭代（在前一个示例中为3）都会创建1行（总共3行），因此我然后运行一个代码来制作一个全面的独特行。

不确定这是否清楚，但看起来应该与此相似：

for list in dictionary:
    for value in list:
            column_list_A = []
            if re.search(regex, value):
                column_list_A.append(regex, value).group(1)
            column_list_B = []
            if re.search(regex, value):
                column_list_B.append(regex, value).group(1)
    New_Dictionary = {"column_list_A" : column_list_A, "column_list_B" : column_list_B}
    Df = pd.DataFrame.from_dict(New_Dictionary)
    for column in Df:
        #Code that puts the values of the 3 rows into 1 row

输出应该看起来像这样：

      | Column_list_A  |  Column_list_B
----------------------------------------------------
List1 |  match object  | match object  
----------------------------------------------------
List2 |  match object  | match object  
----------------------------------------------------
List3 |  match object  | match object  

我的问题是：

1）如何实现嵌套循环？我已经尝试使用IterItems（）之类的东西，但没有给出令人满意的结果。每个循环的x和y到底应该是什么？

2）凹痕正确吗？

Answer 1

如果您希望最终输出成为数据框架，我建议您使用熊猫功能，这些功能可以自己处理循环和正则频率，而无需循环。这是一个例子：

import pandas as pd
# read dict in the right orientation
df = pd.DataFrame.from_dict(dictionary, orient="index")
''' # your df will look like this:
>>> df
            0       1       2
List1  Value1  Value2  Value3
List2  Value1  Value2  Value3
List3  Value1  Value2  Value3
'''
# append your regex matches to the dataframe
# e.g. match any of (d,e) followed by a digit
df["match_from_column_0"] = df[0].str.extract(r'([de]d)')
# e.g. match a digit
df["match_from_column_1"] = df[1].str.extract(r'(d)')
# save your output as a dataframe
output = df[["match_from_column_0","match_from_column_1"]]
''' # output will look like this:
>>> output
      match_from_column_0 match_from_column_1
List1                  e1                   2
List2                  e1                   2
List3                  e1                   2
'''
# or a dict
output_dict = output.to_dict()
'''
>>> output_dict
{'output1': {'List1': 'e1', 'List2': 'e1', 'List3': 'e1'}, 
'output2': {'List1': 'e2', 'List2': 'e2', 'List3': 'e2'}}
'''

解决您的两个问题：

• 词典上的循环可能是类似的（假设python3）：

  for dict_key, dict_value in dictionary.items():
      # do whatever
  

• 列表的循环可能是：

  for value in my_list:
      # do whatever
  

• 您的行3-8应该被灭绝（从第二个空格开始循环凹痕）

• 要以自己的方式执行此操作（我认为更难的方式）是一个建议（if语句应该需要一个其他条款 附加空字符串，因为它们会导致您的列表长度不平等吗？）：

import re
for key, list_of_values in dictionary.items():
    for value in list_of_values:
        column_list_A = []
        if re.search(regex, value):
            column_list_A.append(re.search(regex, value).group(0))
        else:
            column_list_A.append("")
        column_list_B = []
        if re.search(regex, value):
            column_list_B.append(re.search(regex, value).group(0))
        else:
            column_list_B.append("")
    New_Dictionary = {"column_list_A" : column_list_A, "column_list_B" : column_list_B}
    Df = pd.DataFrame.from_dict(New_Dictionary)
    for column in Df:
        # do your thing

对文档的一些引用：

• Panda Regex提取
• pandas dataframe from_dict

希望有帮助！

Answer 2

如果您可以使用以下DICTOMP：

import re
from pprint import pprint
d = {
'List1' : ['Value1', 'Value2', 'Value3'],
'List2' : ['Value1', 'Value2', 'Value3'],
'List3' : ['Value1', 'Value2', 'Value3'],
}
col = ["column_list_A", "column_list_B", "column_list_C"]
def func(a, b, c):
    a = re.match(r'Val(ued)', a).group(1)
    b = re.match(r'Valu(ed)', b).group(1)
    c = re.match(r'Value(d)', c).group(1)
    return [a, b, c]
new_d = {i: func(*j) for i, *j in zip(col, *d.values())}
pprint(new_d)

输出：

{'column_list_A': ['ue1', 'e1', '1'],
 'column_list_B': ['ue2', 'e2', '2'],
 'column_list_C': ['ue3', 'e3', '3']}