如何在不更改列表结构的情况下删除 2D 列表的第二个元素
[[0,1],[1,9]]-------->[[0,],[1,]]
df1
pas_id
923 [0, 0, 1]
987 [0, 0, 1]
127 [0, 1]
215 [0, 0, 1]
254 [2, 2]
302 [0, 1]
350 [0, 1]
df2
0
0 [0, 0, 1]
1 [0, 0, 1]
2 [0, 0, 1]
3 [2, 2]
如何在 df1 中查找 df2 的元素并显示它们的 pas_id
结论
(from df1) (from df2)
923 [0, 0, 1] [0,0,1]
987 [0, 0, 1] [0,0,1]
215 [0, 0, 1] [0,0,1]
254 [2, 2] [2,2]
# изначально был список
list1 = [[0,0,1],[0,0,1],[0,0,1],[2,2],[1,2,3,4]]
result = []
for element in list1:
if len(element )!=2:
result.append([[x, y] for x,y in zip(element , element[1:])])
else:
result.append(element )
print(result)
#
结论
[[[0, 0], [0, 1]],
[[0, 0], [0, 1]],
[[0, 0], [0, 1]],
[2, 2],
[[1, 2], [2, 3], [3, 4]]]
期望的输出
[[0,0,1],[0,0,1],[0,0,1],[2,2],[1,2,3,4]]
请告诉我，我在输入时得到这样的列表。我怎样才能把它恢复到原来的格式？在我申请之前zip()。以防万一，我会澄清list1每次都不一样。它是通过 psycopg 从请求中获取的。也就是说，简单地删除一些索引是行不通的。理想情况下是某种验证。我尝试使用len()，但事实证明列表列表中的元素数量[[0, 0], [0, 1]], [2, 2]相同且等于2
list1 = [[0, 0, 1, 2, 3],[3,666]]
result = []
for cort in list1:
if len(cort)!=2:
result.append(list(zip(cort, cort[1:])))
else:
result.append(cort)
print(result)
结论
[[(0, 0), (0, 1), (1, 2), (2, 3)],[3,666]]
你可以在没有 的情况下以某种方式做到这一点zip()，它会向我返回一个元组列表，但我需要一个列表列表。
结论
[[[0, 0], [0, 1], [1, 2], [2, 3]],[3,666]]
import pandas as pd
dict_of_right_transitions = {
(0,1):'1',
(0,2):'2',
(0,6):'3',
(1,2):'4',
(1,3):'5',
(1,4):'6',
(1,5):'7',
(1,7):'8'
}
z = pd.DataFrame(list(dict_of_right_transitions.keys()), columns=['first status', 'second status'])
print(z)
z.to_csv(r"C:\\Users\\Users\\PyProj\\Script_check\\dict_of_right_transitions.csv")
结论
first status second status
0 0 1
1 0 2
2 0 6
3 1 2
4 1 3
5 1 4
6 1 5
7 1 7
告诉我如何将密钥写入 csv 文件。现在文件被写入一个单元格
应该是（无索引）
ListWithCortege = [(2, 4, 2, 1, 0), (4, 2, 1, 0), (1, 1, 0), (4, 1), (1, 4, 1),(1,)]
result = []
for cort in ListWithCortege:
result.append(list(zip(cort, cort[1:])))
for i in result:
print(i)
结论：
[(2, 4), (4, 2), (2, 1), (1, 0)]
[(4, 2), (2, 1), (1, 0)]
[(1, 1), (1, 0)]
[(4, 1)]
[(1, 4), (4, 1)]
[]
如何在这里进行类型检查：如果元组列表的元素中的元素数 = 1，则添加99999. 对于要(1,)成为的元素(1,99999)。
输出应该是：
[(2, 4), (4, 2), (2, 1), (1, 0)]
[(4, 2), (2, 1), (1, 0)]
[(1, 1), (1, 0)]
[(4, 1)]
[(1, 4), (4, 1)]
[(1,99999)]
ListWithCortege = [(2, 4, 2, 1, 0), (4, 2, 1, 0), (1, 1, 0), (4, 1), (1, 4, 1)]
for item in ListWithCortege:
print(item)
for element in item[0:2]:
print(element)
dict = {
(2,4):'1',
(4,2):'2',
(2,1):'3',
(1,0):'4',
(1,1):'5',
(4,1):'6'
}
结论：
(2, 4, 2, 1, 0)
2
4
(4, 2, 1, 0)
4
2
(1, 1, 0)
1
1
(4, 1)
4
1
(1, 4, 1)
1
4
请告诉我如何从元组的元素中获取交替的数字对？
[((2,4),(4,2),(2,1),(1,0)), ((4,2),(2,1),(1,0)), ((1,1),(1,0)), (4,1), ((1,4),(4,1)) )]
然后可以将它们与字典键的值进行比较吗？
函数和参数我搞不清楚（请告诉我，不要扔拖鞋
def get_connect_to_database():
try:
connect = psycopg2.connect(dbname = name_of_database, user = user, password = password, host= host)
print('\n', Fore.GREEN+'================= CONNECTION OK =================')
print(Fore.RESET)
cur = connect.cursor()
time_start = time.time()
except Exception as _ex:
print(Fore.RED + '[-Error-]CONNECTION NOT OK', _ex)
def get_query_from_database():
try:
get_data_from_first_table = """
SELECT id,pas_id, date_add, status_id
FROM status_history
where status_id !=7
and date_add>= now()- interval '10 day'
order by date_add desc limit 50"""
cur.execute(get_data_from_first_table)
data_frame_from_first_table = cur.fetchall()
print(get_data_from_first_table)
except Exception as _ex:
print(Fore.RED + "[-Error-] ERROR WITH QUERY")
如何将cur正确的功能添加到def get_query_from_database(). 他不活跃
请告诉我，是否可以绘制列表中元素出现频率的图表？
list_1 = [(1, 4), (1,), (1, 0), (1, 0), (3, 1, 0), (1, 0), (1, 0), (3, 2, 0), (2, 0), (2, 0), (10,), (3, 2, 0), (2, 0)]
c2 = Counter(list_1)
print(c2)
结论：
Counter({(1, 0): 4, (2, 0): 3, (3, 2, 0): 2, (1, 4): 1, (1,): 1, (3, 1, 0): 1, (10,): 1})
通过 pandas 从 postgresql 中提取了一个框架
| 密码 | status_id |
|---|---|
| 一 | 0 |
| 一 | 一 |
| 一 | 2 |
| 2 | 7 |
| 2 | 一 |
| 3 | 0 |
| 3 | 四 |
| 3 | 2 |
| 3 | 一 |
如何从 status_id 列形成一个列表，该列表将对应于 pas_id 列的分组？
它应该是这样的： for pas_id(1) = (0,1,2)
for pas_id(2) = (7,1)
forpas_id(3) = (0,4,2,1)
全部的：list = [(0,1,2),(7,1),(0,4,2,1)]
有两个列表。你能告诉我如何比较（或转换和比较）这两个列表并显示列表list_1中不在的元素list_2吗？我是新手，所以不要太苛刻
list_1 = [[1, 7, 0], [1, 7, 0], [1, 7, 0], [3, 1, 7], [1, 7, 0], [1, 7, 0], [3, 1, 7], [3, 1, 7]] <class 'list'>
list_2 =[(2, 7, 0), (7, 2), (7, 1, 7), (1, 3, 7), (0, 7, 1), (7, 1, 3), (1, 7, 0), (3, 1, 7), (3, 2, 7)] <class 'list'>
尊敬的专家。请告诉我。有这样一个清单
cur.execute(get_data_from_first_table)
data_frame_from_first_table = cur.fetchall()
data_frame_from_first_table = [ ('1','1','13:40'), ('1','7','13:39'),('1','0','13:38'),('2','10','12:10'),('2','3','12:09'),('3','6','12:08'),('3','0','11:32'),('3','5','11:31'),('3','8','11:30'),('4','2','10:40'),('4','9','10:39'),('4','10','10:38'), ]
是否有可能以某种方式从每个元素中提取第二个位置，同时按第一个元素对它们进行分组？有点歪曲的解释，但结果应该是这样的：
('1','1','13:40'), ('1','7','13:39'),('1','0','13:38') - 相同的第一个元素，因此写入新列表('1','7','0')
('2','10','12:10'),('2','3','12:09')- 相同的第一个元素，因此写入新列表('10','3')
('3','6','12:08'),('3','0','11:32'),('3','5','11:31'),('3','8','11:30')-('6','0','5','8')
('4','2','10:40'),('4','9','10:39'),('4','10','10:38')-('2','9','10')
输出应该如下：[('1','7','0'), ('10','3'), ('6','0','5', '8'), ('2','9','10')]
等等
有一个清单。
df = data_frame_from_first_table['status_id'].astype(str).values.tolist()
输出有：
['2', '7', '0', '2', '7', '0', '3', '2', '7', '1', '7', '0', '3', '1', '7', '3', '1', '7', '1', '7', '0']
有一本字典
dict_of_right_transitions = { '1': {'2','7','0'}, '2': {'7','2','3'}, '3': {'7','1','7'}, '4': {'1','3','7'}, '5': {'0','7','1'}, '6': {'7','1','3'} }
您能告诉我如何将列表分成三个元素并与字典进行比较吗？也就是让列表的三个值与字典的值进行比较。
这里有张桌子。它记录表中记录从状态到状态的转换历史
| ID | status_id | time_add |
|---|---|---|
| 一 | 0 | 14-10 |
| 一 | 一 | 13-12 |
| 一 | 7 | 12-12 |
| 2 | 3 | 14-09 |
| 2 | 6 | 14-08 |
| 2 | 7 | 14-06 |
| 3 | 一 | 13-11 |
| 3 | 3 | 12-10 |
| 3 | 一 | 12-09 |
使用 pandas 将桌子拉出。数据也按id和时间排序（时间降序排列。）
req_2 = pd.DataFrame(mobile_records_2)
还有一个按类型从状态到状态的有效转换字典
dict_1 = {'1':'2', '2':'3', '1':'4', '2':'5', '5':'2', }
从status到status的转换是status_id列的相邻值的组合。也就是说，对于 id = 1，从状态到状态的转换如下：
7 - 1 - 0（0 - 最终和最新状态）在 12 -12，id(1) 的记录处于状态 (7) 然后在 13-12 将状态更改为 (1) 并在 14-10 完成转换并保持状态 (0) 这就是问题，您如何比较从状态到表记录状态的转换是否对应于字典中允许转换？