将字符串附加到列表中的字符串答案

【问题标题】：Append a String to a String in a List将字符串附加到列表中的字符串
【发布时间】：2018-09-13 02:32:02
【问题描述】：

我正在阅读一个excel表格：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols = 'A,B,C')
print(df)

现在我想创建一个列表，表中的每一行都作为字符串。此外，我想在列表中每个字符串的末尾添加一个“X”：

keylist = []
list1, list2, list3 = df['A'].tolist(), df['B'].tolist(), df['C'].tolist()

for i in zip(list1, list2, list3):
    val = map(str, i)
    keylist.append('/'.join(val))
    keylist += 'X'

print(keylist)

除了“添加 X”部分外，一切正常。这导致：

['blue/a/a1', 'X', 'blue/a/a2', 'X', ....

但我想要的是：

['blue/a/a1/X', 'blue/a/a2/X',

先谢谢了。

【问题讨论】：

keylist 是一个数组，所以 += 与添加数组相同。你会想做一些更类似于 val 的事情。
你有没有在你的 for 循环中尝试val = map(str, i) keylist.append('/'.join(val+'X'))！

标签： python string list pandas append

【解决方案1】：

您可以在每次循环中将/X 添加到list 中的最后一项：

for i in zip(list1, list2, list3):
    val = map(str, i)
    keylist.append('/'.join(val))
    keylist[-1] += '/X'

# ['blue/a/a1/X', 'blue/a/a2/X',....]

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为更好的是：

d = {'A': ['blue', 'blue', 'blue', 'red', 'red', 'red', 'yellow', 
           'yellow', 'green', 'green', 'green'],
     'B': ['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'e', 'f', 'f', 'g'], 
     'C': ['a1', 'a2', 'b1', 'c1', 'c2', 'c3', 'd1', 'e1', 'f1', 'f2', 'g1']}
df = pd.DataFrame(d)
print (df)
         A  B   C
0     blue  a  a1
1     blue  a  a2
2     blue  b  b1
3      red  c  c1
4      red  c  c2
5      red  c  c3
6   yellow  d  d1
7   yellow  e  e1
8    green  f  f1
9    green  f  f2
10   green  g  g1

keylist = df.apply(lambda x: '/'.join(x), axis=1).add('/X').values.tolist()
print (keylist)

['blue/a/a1/X', 'blue/a/a2/X', 'blue/b/b1/X', 'red/c/c1/X', 'red/c/c2/X', 
 'red/c/c3/X', 'yellow/d/d1/X', 'yellow/e/e1/X', 
 'green/f/f1/X', 'green/f/f2/X', 'green/g/g1/X']

或者如果只有几列：

keylist = (df['A'] + '/' + df['B'] + '/' + df['C'] + '/X').values.tolist()

一些时机：

#[110000 rows x 3 columns]
df = pd.concat([df] * 10000, ignore_index=True)

In [364]: %%timeit
     ...: (df['A'] + '/' + df['B'] + '/' + df['C'] + '/X').values.tolist()
     ...: 
60.2 ms ± 1.04 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [365]: %%timeit
     ...: df.apply(lambda x: '/'.join(x), axis=1).add('/X').tolist()
     ...: 
2.48 s ± 39.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)


In [366]: %%timeit
     ...: list1, list2, list3 = df['A'].tolist(), df['B'].tolist(), df['C'].tolist()
     ...: for i in zip(list1, list2, list3):
     ...:     val = map(str, i)
     ...:     keylist.append('/'.join(val))
     ...:     keylist[-1] += '/X'
     ...: 
192 ms ± 78.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [367]: %%timeit
     ...: df.iloc[:,0].str.cat([df[c] for c in df.columns[1:]],sep='/').tolist()
     ...: 
61.1 ms ± 540 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [368]: %%timeit
     ...: df.assign(New='X').apply('/'.join,1).tolist()
     ...: 
2.51 s ± 76.8 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [369]: %%timeit
     ...: ['{0}/{1}/{2}/X'.format(i, j, k) for i, j, k in df.values.tolist()]
74.6 ms ± 2.27 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

【讨论】：

join 在数组上工作，按照自己的方式进行操作，将给出：blue/a/a2X。如果您查看我的答案，您可以通过将其添加到 val 数组中轻松地增加它...这样 JOIN 才能正常工作。
@Fallenreaper 啊，但是你的会因为一个流浪的. 提供语法错误;)
触摸。哈哈哈
@Fallenreaper - 嗯，我猜你不会投反对票，对吧？
再来一次？签名...:-(

【解决方案3】：

您可以使用cat 字符串操作将列连接成具有指定sep 参数的单个系列。然后只需将新系列转换为列表

 df
         A  B   C
0     blue  a  a1
1     blue  a  a2
2     blue  b  b1
3      red  c  c1
4      red  c  c2
5      red  c  c3
6   yellow  d  d1
7   yellow  e  e1
8    green  f  f1
9    green  f  f2
10   green  g  g1

df.iloc[:,0].str.cat([df[c] for c in df.columns[1:]],sep='/').tolist()

['blue/a/a1', 'blue/a/a2', 'blue/b/b1', 'red/c/c1', 'red/c/c2', 'red/c/c3', 'yellow/d/d1', 'yellow/e/e1', 'green/f/f1', 'green/f/f2', 'green/g/g1']

【讨论】：

【解决方案4】：

您正在 += 执行添加到该列表的密钥列表，您需要对 val 数组执行此操作。

for i in zip(list1, list2, list3):
  val = map(str,i)
  val += 'X' # you can combine this and the above if you want to look like:
  #val = map(str, i) + 'X'
  keylist.append("/".join(val))
print(keylist)

【讨论】：

为什么？ val 是一个映射，所以当你使用 join 时，它会识别条目并将其添加到那里？
一切都好。 :) 我只是使用 OP 使用的变量，否则 id 将其命名为更易于阅读的名称。 :)
对不起，我没有仔细检查。

【解决方案5】：

基于pandas

df.assign(New='X').apply('/'.join,1).tolist()
Out[812]: ['blue/a/a1/X', 'blue/a/a2/X', 'blue/b/b1/X']

【讨论】：

【解决方案6】：

这是使用str.format 的列表理解的一种方法：

res = ['{0}/{1}/{2}/X'.format(i, j, k) for i, j, k in df.values.tolist()]

# ['blue/a/a1/X', 'blue/a/a2/X', 'blue/b/b1/X', 'red/c/c1/X', ...]

没有必要像在这个解决方案中那样，分成 3 个列表并zip 它们。

【讨论】：