无法通过附加到列表理解创建的列表来在单个语句中创建元组

Unable to create a tuple in a single statement by appending to list created by list comprehension

目标：创建一个元组，该元组由 pandas 数据框的 headers 列和单个 easy-to-understand 语句中的附加列组成。

例如说：

df.columns = ['a', 'b', 'c']
fname = 'sample.txt'

我可以在如下三个语句中创建元组 ('a'、'b'、'c'、'sample.txt')：

y = [x for x in df.columns]
y.append(fname)
mytuple = tuple(y)

可读性强，但冗长。我可以将其简化为两个语句：

y = [x for x in df.columns].append(fname)
mytuple = tuple(y)

这还不错，但我还是更喜欢一行完成。 我认为 A 是单行语句应该像这样工作：

mytuple = tuple([x for x in df.columns].append(fname))

唉，这会产生错误：

TypeError: 'NoneType' object is not iterable

我也试过B（胡乱猜测）

mytuple = tuple([[x for x in df.columns].append(fname)])

但这给出了错误的结果

(None,)

我想知道三件事：

  1. 为什么选项 A 不符合我的预期。
  2. 有没有办法在一条语句中做到这一点 (non-obtusely)。
  3. 如果是，是怎么做到的？

list.append() 改变列表，但返回 None。这就是你错误的原因。要将其写在一行中，请使用列表连接而不是 list.append():

mytuple = tuple([x for x in df.columns] + [fname])

因为 .append() 没有返回任何东西（它返回 None）。

这是这样做的：

print(tuple([x for x in df.colums] + [fname]))

或者如果 df.colums 已经是一个列表：

print(tuple(df.colums + [fname]))

您不需要先创建列表；只需使用参数解包运算符：

mytuple = (*df.columns, fname)

mytuple = tuple(list(df.columns) + [fname])

尽管 可能是最好的