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将代码和不一致描述的2列数据帧转换为每个唯一代码的所有可能描述的嵌套列表

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,将两列数据帧分别命名为"Code"和"Description"。
  2. 创建一个空的字典,用于存储唯一代码和对应的描述列表。命名为code_dict。
  3. 遍历数据帧的每一行,对于每一行的代码和描述,执行以下操作:
    • 如果代码已经存在于code_dict中,将该行的描述添加到对应代码的描述列表中。
    • 如果代码不存在于code_dict中,将该代码作为键,创建一个新的描述列表作为值,并将当前行的描述添加到该列表中。
  • 最后,将code_dict转换为嵌套列表的形式,其中每个唯一代码对应一个子列表,子列表的第一个元素为代码,后续元素为该代码对应的所有描述。

以下是一个示例代码,用于实现上述步骤:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Code': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B'],
        'Description': ['Description 1', 'Description 2', 'Description 3', 'Description 4', 'Description 5']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建空字典
code_dict = {}

# 遍历数据帧的每一行
for index, row in df.iterrows():
    code = row['Code']
    description = row['Description']
    
    # 如果代码已存在于字典中,将描述添加到对应代码的描述列表中
    if code in code_dict:
        code_dict[code].append(description)
    # 如果代码不存在于字典中,创建新的描述列表并添加到字典中
    else:
        code_dict[code] = [description]

# 将字典转换为嵌套列表形式
nested_list = [[code] + descriptions for code, descriptions in code_dict.items()]

# 打印结果
print(nested_list)

该代码将输出如下结果:

代码语言:txt
复制
[['A', 'Description 1', 'Description 3'], ['B', 'Description 2', 'Description 5'], ['C', 'Description 4']]

这个结果表示,代码"A"对应的描述有"Description 1"和"Description 3",代码"B"对应的描述有"Description 2"和"Description 5",代码"C"对应的描述有"Description 4"。

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