Python:循环迭代遍历对象，而不是字符串
我使用pd.GetDummies对我的分类变量进行了热编码，以用作预测值。对于我的一些具有许多唯一值的列，我有许多新的列，我正在尝试找到一种快速的方法来为这些列创建交互术语。(我只想让我的列的一个子集进行交互，所以PolynomialFeatures()不会对它进行work...or，对吗？)
这就是我想要做的：
第1步：为要乘的每个子集创建列名列表：
channel = [col for col in df if col.startswith('channel')]
quote = [col for col in df if col.startswith('quote')]
print(channel[:1])
Out: 'channel_A'
'channel_B'第2步：for循环：
cols = 'channel quote'.split()
for col in cols:
for i in col:
colname = 'value_X_'+i
df[colname] = df['value_days']*df[i]+0问题在于，内部循环不会将错误识别为对象:它会将其识别为字符串( col = 'c'，表示为：
for col in cols:
for i in col:
print i
Out[1]:
c
h
.
.
.
o
t
eGoal：我期望的结果是获得一个新列，该列以最初相乘的两列命名，并且具有用于相乘的值。
例如，通道中的第一个元素是channel_A，因此我希望获得一个名为value_X_channel_A的新列，它的值应该等于value_days*channel_A的乘积。
value_days | channel_A | value_X_channel_A
-------------------------------------------
5 |5 |25如果我只运行内部循环并用channel替换col，就可以很好地工作。
我怎么才能让它工作呢？
提前谢谢。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2018-07-22 09:24:38
你的问题的表达方式很难理解(至少对我来说是这样)。如果我猜对了您想要什么，那么您希望将名称以"channel“或"quote”开头的每一列与存储在df中的列"value_days“相乘，然后将其存储在名为value_X_{i}的新列中，其中{i}是相乘的列的名称。你已经很接近了，但是你的代码很笨拙。使用另一个数据结构(Dictionary)使代码简单易读：
d = {
'quote' : [col for col in df if col.startswith('quote')],
'channel' : [col for col in df if col.startswith('channel')]
}
for columns_string, columns in d.items():
for col_string in columns:
colname = 'value_X_'+col_string
df[colname] = df['value_days'] * df[i] + 0解释：
d = ... -创建一个字典，其中包含两个键值对'quote‘和'channel’，它们的值等于所需列名的列表。
for column_string, columns in d.items(): - .items()返回字典键/值对的迭代器，然后循环将每个键命名为'column_string‘，并将列名称列表存储在变量'columns’中。
通过注意您创建了变量channel和quote并将它们设置为相应的值，您可以很快意识到代码有问题，但您从未在代码中实际使用过这两个列表。
Stack Overflow用户
发布于 2018-07-22 09:14:36
哦，我明白了，在你的函数中，你基本上是在调用'channel‘字符串。但是要循环通过channel变量的值，您需要首先使用vars函数将字符串转换为变量。
示例：
channel=['channel_A','channel_B']
quote=['quote_A','quote_B']
cols = 'channel quote'.split()
for col in cols:
var=vars()[col]
for ele in var:
print(ele)输出：
channel_A
channel_B
quote_A
quote_B对于您的函数，将其更改为：
cols = 'channel quote'.split()
for col in cols:
for i in vars()[col]:
colname = 'value_X_'+i
df[colname] = df['value_days']*df[i]+0如果您仍然不清楚，请随时询问。
https://stackoverflow.com/questions/51461110
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