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一日一技：如何把多层嵌套的列表展平

摄影：产品经理 有这样一个列表套列表的数据结构： a = [1, 2, [3, 4, [5, 6, 7], 8], 9, [10, 11]] 现在想把它变为： b = [1, 2, 3, 4, 5,...2, [3, 4, [5, 6, 7], 8], 9, [10, 11]] result = [] flat(a, result) print(result) 这样做确实能达到目的，但是需要把储存结果的列表作为参数不停递归传入...a = [1, 2, [3, 4, [5, 6, 7], 8], 9, [10, 11]] result = [x for x in flat(a)] print(result) 在这个解法里面，使用了...在 flat里面，对传入的参数使用for循环进行迭代，如果拿到的元素不是列表，那么就直接抛出，送到上一层。如果当前已经是最上层了，那么就再一次抛出给外面的列表推导式。...如果当前元素是列表，那么继续生成一个生成器，并对这个新的生成器进行迭代，并把每一个结果继续往上层抛出。 最终，每一个数字都会被一层一层往上抛出给列表推导式，从而获得需要的结果。

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temptation系列_dramatical murder攻略

有五种投影： 列表投影 切片投影 对象投影 展平投影 过滤投影 处理投影需要注意的点 投影分为两个步骤。左侧（LHS）创建一个初始值的JSON数组。...如果投射到单个数组元素上的表达式的结果为null，则从收集的结果集中忽略该值。 可以使用管道表达式停止投影（稍后讨论）。 列表投影仅对JSON数组有效。如果值不是列表，则表达式的结果为null。...可以使用*语法创建对象投影。这将创建JSON对象的值列表，并将投影的右侧投影到值列表上。...而对于null，是不会添加到最终返回的结果数组里的，所以最终结果只有[2, 3]。 展平投影 JMESPath表达式中可以使用多个投影。...[]会创建一个投影，因此展平投影右侧的任何内容都会投影到新创建的展平列表中。

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（数据科学学习手札144）使用管道操作符高效书写Python代码

的读者朋友应该经常会使用query()、eval()、pipe()、assign()等pandas的常用方法（相关知识详见我的pandas专题教程https://www.cnblogs.com/feffery...但在原生Python中并没有提供类似shell中的管道操作符|、R中的管道操作符%>%等语法，也没有针对列表等数组结构的可进行链式书写的快捷方法，譬如javascript中数组的map()、filter...()展平嵌套数组 　　如果你想要将任意嵌套数组结构展平，可以使用traverse()： ( [1, [2, 3, [4, 5]], 6, [7, 8, [9, [10, 11]]]] |...pipe.traverse | Pipe(list) ) 2.1.2 使用dedup()进行顺序去重 　　如果我们需要对包含若干重复值的数组进行去重，且希望保留原始数据的顺序，则可以使用dedup...2.1.3 使用filter()进行值过滤 　　我们最开始的例子中使用过它，用法就是基于传入的lambda函数对每个元素进行条件判断，并保留结果为True的，与javascript中的filter()

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尝鲜 ES2019 的新功能

在某些时候，数组的元素还是数组，这些类型的数组称为嵌套数组。 要取消数组的嵌套（展平它们），我们不得不使用递归。现在引入 flat()，可以用一行代码完成。...一个被展平的数组是一个深度为 0 的数组，flat() 接受一个参数，一个代表深度的数字。深度指的是数组内嵌套的数量。下面这个例子可以帮你理解嵌套和深度。 ?...flat()句法 返回值 它返回一个扁平数组。 示例 ? 用 flat() 展平一个深度为3的嵌套数组，参数深度为3。 如果将参数深度设为2，我们得到： ? 可以看到输出中仍然有一个未展平的数组。...flatMap() flatMap() 用于展平嵌套数组并根据给出的像 map() 这样的函数更改值。此函数作用于数组并用一个回调函数作为参数。回调函数用于指示数组应该怎样被展平。...flatMap() 可用于展平深度为1的数组，它在内部调用 map 函数，后跟着参数深度为1的 flat 函数，。 句法 ? 返回值 带有操纵值的扁平数组，由提供给它的回调函数提供。

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必知必会的8个Python列表技巧

首先我们定义了列表original_list，以及接受数值型参数并返回其平方值的函数square() 　　2....7 展平嵌套列表 　　有些情况下我们会遇到一些嵌套的列表，其每个元素又是各自不同的列表，这种时候我们就可以利用列表推导式来把这种嵌套列表展平，如下面2层嵌套的例子： ?...额外补充： 　　原作者这里只考虑到两层嵌套的列表，如果是更多层嵌套，就需要有多少层写多少for循环，比较麻烦，其实还有一种更好的方法，我们可以使用pip install dm-tree来安装tree这个专门用于展平嵌套结构的库...，可以展平任意层嵌套列表，使用例子如下： ?...8 检查唯一性 　　如果你想要查看列表中的值是否都是唯一值，可以使用Python中的set数据结构的特点，譬如下面的例子： ?

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必知必会的8个Python列表技巧

，以及接受数值型参数并返回其平方值的函数square() 接着我们定义了map对象squares，类似filter()，map()接受的第一个参数是函数对象，第二个参数是列表对象 最终我们将map对象squares...列表化，就得到了想要的结果 2.2 使用列表推导式 同样的我们也可以使用列表推导式完成同样的任务： 图4 3 利用zip()来组合列表 有些情况下我们需要将两个或以上数量的列表组合在一起，这类需求使用...，就可以参考下面的例子： 图8 7 展平嵌套列表 有些情况下我们会遇到一些嵌套的列表，其每个元素又是各自不同的列表，这种时候我们就可以利用列表推导式来把这种嵌套列表展平，如下面2层嵌套的例子： 图...9 额外补充： 原作者这里只考虑到两层嵌套的列表，如果是更多层嵌套，就需要有多少层写多少for循环，比较麻烦，其实还有一种更好的方法，我们可以使用pip install dm-tree来安装tree这个专门用于展平嵌套结构的库...，可以展平任意层嵌套列表，使用例子如下： 图10 8 检查唯一性 如果你想要查看列表中的值是否都是唯一值，可以使用Python中的set数据结构的特点，譬如下面的例子： 图11 以上就是本文的全部内容

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【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

接收 两个 V 类型的参数 , 参数类型要相同 , 返回一个 V 类型的返回值 , 传入的两个参数和返回值都是 V 类型的 ; 使用 reduceByKey 方法 , 需要保证函数的 可结合性 ( associativity..., 统计文件中单词的个数 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的 键...字符串 列表 , 然后展平数据解除嵌套 ; # 通过 flatMap 展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda..., 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) print("...查看文件内容展平效果 : ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element

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经验丰富程序员才知道的15种高级Python小技巧

与使用实际的数字列表相比，数序列的存储效率要高得多。...5.查找最频繁出现的值 要查找列表或字符串中最频繁出现的值： test = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 1, 4, 4, 4] print(max(set(test), key =...test.count)) # 4 max()将返回列表中的最大值。...14.展平嵌套列表 有些情况下我们会遇到一些嵌套的列表，其每个元素又是各自不同的列表，这种时候我们就可以利用列表推导式来把这种嵌套列表展平，如下面2层嵌套的例子： nested_list = [[1，2...，如果是更多层嵌套，就需要有多少层写多少for循环，比较麻烦，其实还有一种更好的方法，我们可以使用pip install dm-tree来安装tree这个专门用于展平嵌套结构的库，可以展平任意层嵌套列表

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你必须知道的Pandas 解析json数据的函数-json_normalize()

JSON对象列表 采用[]将JSON对象括起来，形成一个JSON对象的列表，JSON对象中同样会有多层{}，也会有[]出现，形成嵌套列表 这篇文章主要讲述pandas内置的Json数据转换方法json_normalize...本文的主要解构如下： 解析一个最基本的Json- 解析一个带有多层数据的Json- 解析一个带有嵌套列表的Json- 当Key不存在时如何忽略系统报错- 使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符...-- -->'name': 'Jacqueline'} ], } pd.json_normalize(json_obj) 此例中students键对应的值是一个列表，使用[]括起来。...探究：解析带有多个嵌套列表的Json 当一个Json对象或对象列表中有超过一个嵌套列表时，record_path无法将所有的嵌套列表包含进去，因为它只能接收一个key值。...此时，我们需要先根据多个嵌套列表的key将Json解析成多个DataFrame，再将这些DataFrame根据实际关联条件拼接起来，并去除重复值。 json_obj = {<!

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你必须知道的Pandas 解析json数据的函数

JSON对象列表 采用[]将JSON对象括起来，形成一个JSON对象的列表，JSON对象中同样会有多层{}，也会有[]出现，形成嵌套列表 这篇文章主要讲述pandas内置的Json数据转换方法json_normalize...本文的主要解构如下： 解析一个最基本的Json- 解析一个带有多层数据的Json- 解析一个带有嵌套列表的Json- 当Key不存在时如何忽略系统报错- 使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符...-- -->'name': 'Jacqueline'} ], } pd.json_normalize(json_obj) 此例中students键对应的值是一个列表，使用[]括起来。...探究：解析带有多个嵌套列表的Json 当一个Json对象或对象列表中有超过一个嵌套列表时，record_path无法将所有的嵌套列表包含进去，因为它只能接收一个key值。...此时，我们需要先根据多个嵌套列表的key将Json解析成多个DataFrame，再将这些DataFrame根据实际关联条件拼接起来，并去除重复值。 json_obj = {<!

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【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

, 表示 函数 返回值 的类型 可以是任意类型 ; T 类型的参数 和 U 类型的返回值 , 可以是相同的类型 , 也可以是不同的类型 ; 二、代码示例 - RDD#sortBy 示例 ---- 1、..., 统计文件中单词的个数并排序 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的...键 Key 为单词 , 值 Value 为 数字 1 , 对上述 二元元组 列表 进行 聚合操作 , 相同的 键 Key 对应的 值 Value 进行相加 ; 将聚合后的结果的 单词出现次数作为 排序键..., 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) print("...查看文件内容展平效果 : ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element

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ECMAScript 2019(ES10) 的新特性总结

快速通道： ES6、ES7、ES8、ES9、ES10、ES11、ES12、ES13新特性大全 老规矩，先纵览下 ES2019 的新功能: Array.flat()和Array.flatMap()：数组展平...Array.flat()把数组展平，通过传入层级深度参数（默认为1），来为下层数组提升层级。...，通过对map调整后的数据尝试展平操作 [1, 2, [3, 4]].flatMap(v => { if (typeof v === 'number') { return v * 2 }...; } }; JSON Superset 超集 之前如果JSON字符串中包含有行分隔符(\u2028) 和段落分隔符(\u2029)，那么在解析过程中会报错。...现在所有主流浏览器都使用稳定的排序算法。实际上，这意味着如果我们有一个对象数组，并在给定的键上对它们进行排序，那么列表中的元素将保持相对于具有相同键的其他对象的位置。

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Python按要求提取多个txt文本的数据

- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jul 7 23:39:43 2023 @author: fkxxgis """ import os import pandas...首先，我们导入了需要使用的库——os库用于文件操作，而pandas库则用于数据处理；接下来，我们定义了原始文件夹路径 original_file_folder 和结果文件路径 result_file_path...然后，我们根据给定的目标波长列表target_wavelength，使用条件筛选出包含目标波长的数据行，并将文件名插入到选定的DataFrame中，即在第一列插入名为file_name的列——这一列用于保存我们的文件名...接下来，在我们已经提取出来的数据中，从第二行开始，提取每一行从第三列到最后一列的数据，将其展平为一维数组，从而方便接下来将其放在原本第一行的后面（右侧）。...然后，我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象；紧接着，我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据，和展平后的数据按列合并（也就是放在了第一行的右侧），

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Python按要求提取多个txt文本的数据

- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jul 7 23:39:43 2023 @author: fkxxgis """ import os import pandas...首先，我们导入了需要使用的库——os库用于文件操作，而pandas库则用于数据处理；接下来，我们定义了原始文件夹路径 original_file_folder 和结果文件路径 result_file_path...然后，我们根据给定的目标波长列表target_wavelength，使用条件筛选出包含目标波长的数据行，并将文件名插入到选定的DataFrame中，即在第一列插入名为file_name的列——这一列用于保存我们的文件名...接下来，在我们已经提取出来的数据中，从第二行开始，提取每一行从第三列到最后一列的数据，将其展平为一维数组，从而方便接下来将其放在原本第一行的后面（右侧）。...然后，我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象；紧接着，我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据，和展平后的数据按列合并（也就是放在了第一行的右侧），

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matplotlib之pyplot模块——饼图（pie()：圆环图（donut）、二层圆环图、三层圆环图（旭日图））「建议收藏」

本案例需要展示的数据为二层嵌套列表[[60., 32.], [37., 40.], [29., 10.]]，内层圆环展示分组合计，外层圆环展示每个项目。...案例提供了两种写法，一种使用numpy处理数据，一种使用Python内置方法，主要牵扯到嵌套列表的分组求和，嵌套列表展平操作。...Python内置方法处理数据 # 按分组求和作为内层圆环数据源 sums = [sum(i) for i in data] # 展平数据作为外层圆环数据源 flatten = sum(data, [])...0.8, wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w')) plt.title('双层圆环图') plt.show() 案例：三层圆环图（旭日图） 本案例需要展示的数据为三层嵌套列表...案例的关键在于如何处理三层圆环的数据，由于数据不规则，使用numpy也比较麻烦，因此采用循环处理。

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在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame？

图片使用 Pandas 读取 JSON 文件在开始之前，让我们了解如何使用Pandas的read_json()函数从JSON文件中读取数据。...使用DataFrame()函数创建DataFrame：df = pd.DataFrame(data)在上述代码中，df是创建的Pandas DataFrame对象，其中包含从JSON字符串转换而来的数据...解析嵌套 JSON 数据在处理JSON数据时，我们经常会遇到嵌套的JSON结构。为了正确解析和展开嵌套的JSON数据，我们可以使用Pandas的json_normalize()函数。...以下是解析嵌套JSON数据的步骤：导入所需的库：import pandas as pdfrom pandas.io.json import json_normalize使用json_normalize(...)函数解析嵌套的JSON数据：df = json_normalize(data, 'nested_key')在上述代码中，data是包含嵌套JSON数据的Python对象，nested_key是要解析的嵌套键

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可在Wolfram函数库中使用更强大的Association（关联）数据工具

AssociationMap通过在一个列表上映射一个函数来创建一个关联，使用列表中的元素作为键，输出作为值。AssociationThrough的做法则相反。它在一个单一的值上映射几个函数。...我在下面的例子中修改了 Bob 的值，并使用打印按钮打印出更新的Association: 嵌套Associations 在一个Association中，键可以是任何表达式，包括列表。...NestedLookup 将列表视为嵌套关联中的一个索引: 它还可以处理任何级别的缺失值: NestedAssociate 在一个嵌套的Association中增加或修改深层的值: NestedKeyDrop...它从一个以列表为键的展平的Association中创建一个嵌套Association: * 我们认为 "flatten (扁平化)"的反义词可能是 "sharpen (锐化)"，但我们为这个作为资源功能部署在我的云账户中的极端数据科学功能保留了...BinCountAssociation使用Association的键来在结果中包含该信息。

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