如何为数组中嵌套数组的每个元素分配列标签/名称？答案

【问题标题】：How to I assign a column label/name to each element of a nested array within an array?如何为数组中嵌套数组的每个元素分配列标签/名称？
【发布时间】：2021-12-02 07:21:09
【问题描述】：

我有以下数据：

header = ['EXPERIMENT_ID', 'SESSION_ID', 'TRIAL_END', 'TRIAL_START']

data = ([(1, 1,  85.3543804,  74.7716105),
       (1, 1,  95.3867684,  85.3710747),
       (1, 1, 105.4189535,  95.4033732)])

如何使所有 data[n][0] 标记为“EXPERIMENT_ID”，data[n][1] 标记为“SESSION_ID”，data[n][2] 标记为“TRIAL_END”和 data [n][3] 为“TRIAL_START”？

我知道 dict() 是这个组合过程的方法，所以我将它想象成这样：

datadict = (dict(EXPERIMENT_ID = 1, SESSION_ID= 1, TRIAL_END = 85.3543804, TRIAL_START = 74.7716105), (dict(EXPERIMENT_ID = 1, SESSION_ID= 1, TRIAL_END = 95.3867684, TRIAL_START = 85.3710747)...)

我目前在 for 循环中有一个 for 循环，它通过逐个访问每个变量来完成此操作，但它在脚本本身中占用了相当大的空间。我想知道是否有更有效的方法来完成这项任务？

【问题讨论】：

标签： python-3.x dictionary numpy-ndarray

【解决方案1】：

我们可以像link 中提到的那样一起使用 dict() 和 zip() 。下面的代码仍然使用循环来遍历列表。

header = ['EXPERIMENT_ID', 'SESSION_ID', 'TRIAL_END', 'TRIAL_START']
data = ([(1, 1,  85.3543804,  74.7716105),
        (1, 1,  95.3867684,  85.3710747),
        (1, 1, 105.4189535,  95.4033732)])
out = []
for d in data:
     out.append(dict(zip(header,d)))

print(out)
    [{'EXPERIMENT_ID': 1, 'SESSION_ID': 1, 'TRIAL_END': 85.3543804, 'TRIAL_START': 74.7716105}, {'EXPERIMENT_ID': 1, 'SESSION_ID': 1, 'TRIAL_END': 95.3867684, 'TRIAL_START': 85.3710747}, {'EXPERIMENT_ID': 1, 'SESSION_ID': 1, 'TRIAL_END': 105.4189535, 'TRIAL_START': 95.4033732}]

【讨论】：