Question

我有一个排名的元素列表：

['B','D','Z','A','C']

这意味着'B'是等级1，'E'是等级2，依此类推。

现在，我有一个数据框df：

Category 1  Category 2  Category 3
A              B           C
C              A           A
G              D           B
D             Nan         Nan

根据用户输入，假设用户输入了“类别1”。因此，我需要转到数据帧df并搜索与用户输入匹配的列名（在我们的示例中为“类别1”）。

并检查排名列表中是否有我们在“类别1”列中可用的值，并输出重新排名的列表：

['D','A','C','B','Z']

实现的逻辑背后：

浏览元素的初始排名，然后查看“类别1”中是否有任何元素。如果可用，则根据它们的初始排名将它们排名为第一，第二，依此类推（保持初始排名列表中的排名顺序）。

例如：在初始排名列表中，“类别1”中提供了元素“ D”，“ A”，“ C”。现在，从初始排名中获取各自的排名，然后从顶部开始在新列表中对其进行重新排名。因此，我们在重新排名列表中排名前三的元素将是['D','A','C']。
检查初始排名列表中的其余元素- 'B'，'Z'。由于它们不在“类别1”中，因此我们需要对它们进行最后排名，并保持各自的排名顺序。因此，我们最终的重新排序列表将为['D','A','C','B','Z']。

Answer 1

基本上，这个想法是将排名列表中的每个元素与给定的列进行比较，如果存在，则必须将它们添加到新列表中< / em>。这样可以确保您不会打扰已经存在的排名。

上面的部分可以通过简单的 for循环轻松实现。

下一部分是在排名列表中查找所有在新列表中不存在的唯一元素，并添加两个列表。

代码如下：

import pandas as pd import numpy as np #Create the Standard Ranked List rank_list=['B','D','Z','A','C'] #Create the sample DataFrame data={'Category 1':['A','C','G','D'],'Category 2':['B','A','D','Nothing'],'Category 3':['C','A','B','Nothing']} df=pd.DataFrame(data) #Replace all 'Nothing' Values with 'NaN' df.replace('Nothing',np.NaN) #Take the input from the user print("Enter Category: ") user_input=input() #Create one list for filtering and one for the final result present_values=[] final_list=[] #Compare all values in Standard Ranked List with df and if present, append to present_values for value in rank_list: if value in df[user_input].values: present_values.append(value) #Check for unique value not present in present_values for value in rank_list: if value not in present_values: final_list.append(value) #Add both the lists final_list=present_values+final_list print("My final list is: ") print(final_list)

注意：不要忘记处理用户输入为“类别1”但您需要“类别1”的情况

处理此问题的最佳方法是将所有列名都用小写字母 ，无论输入内容如何，将输入中的所有内容都转换为小写字母。

祝你好运！

CODE 可以和你在一起！

遍历列表并在python中重新排列列表？

1 个答案: