如果元素(字符串)以 letter/number 开头,如何 select 列表组中列表的元素?

How to select elements of lists in a list group, if the elements(string) startswith a letter/number?

这里我想select每个列表中满足以'6'开头的条件的元素。但是我没有找到实现它的方法。

列表是从数据框转换而来的:

d = {'c1': ['64774', '60240', '60500', '19303', '38724', '11402'], 
     'c2': ['', '95868', '95867', '60271', '60502', '19125'],
     'c3':['','','','','95867','60500']} 
df= pd.DataFrame(data=d)
df
  c1     c2     c3
64774   
60240   95868
60500   95867
19303   60271
38724   60502   95867
11402   19125   60500
list = df.values.tolist()
list = str(list)
list

[['64774', '', ''],
 ['60240', '95868', ''],
 ['60500', '95867', ''],
 ['19303', '60271', ''],
 ['38724', '60502', '95867'],
 ['11402', '19125', '60500']]

我试过这样的代码:

[x for x in list if x.startswith('6')]

然而它只返回 '6' 元素满足条件

['6', '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6']

我要查找的是一组列表,例如:

"[['64774'], ['60240'], ['60500'], ['60271'], ['60502'], ['60500']]"

试试这个:

flatten = lambda l: [[item] for sublist in l for item in sublist]
print( flatten([ df[col][df[col].str.startswith("6") ].tolist() for col in df]))

在这里,我使用了一个列表生成器,它收集列表中所有匹配的单元格,同时遍历列;这会产生 [['64774', '60240', '60500'], ['60271', '60502'], ['60500']]。为了获得您想要的输出,我定义了一个函数 flatten,它(在某种程度上)将该列表展平为 [['64774'], ['60240'], ['60500'], ['60271'], ['60502'], ['60500']]

您不需要将列表转换为 str(list),因为它已经是字符串类型。

lst = df.values.tolist()
lst = [[i] for l in lst for i in l if i.startswith('6') ]
print(lst)

结果:

[['64774'], ['60240'], ['60500'], ['60271'], ['60502'], ['60500']]

当您执行 list = str(list) 时,您会将列表转换为字符串表示形式,即 list 变为

"[['64774', '', ''], ['60240', '95868', ''], ['60500', '95867', ''], ['19303', '60271', ''], ['38724', '60502', '95867'], ['11402', '19125', '60500']]"

然后您使用列表推导遍历字符串

[x for x in list if x.startswith('6')]

生成字符串中的每个单独字符,这意味着您只需在字符串中找到所有出现的 6,因此您的结果是

['6', '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6']

旁注:不要使用隐藏内置函数的变量名,如 listdict 等,这几乎肯定会导致问题。

我不确定是否有任何特定原因需要使用 dataframe/pandas 来回答您的问题。如果没有,您可以简单地使用列表理解

d = {
  'c1': ['64774', '60240', '60500', '19303', '38724', '11402'], 
  'c2': ['', '95868', '95867', '60271', '60502', '19125'],
  'c3':['','','','','95867','60500']
}

d2 = [[x] for v in d.values() for x in v if x.startswith('6')]
# d2: [['64774'], ['60240'], ['60500'], ['60271'], ['60502'], ['60500']]