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列表解析使用示例

#创建一个存储从数值0到数值10的列表num=[]for i in range(11):    num.append(i)print(num)

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

#列表解析创建[i for i in range(11)]

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

#使用条件表达式过滤列表成员[i for i in range(11) if i % 2 == 0]

[0, 2, 4, 6, 8, 10]

#表达式初始化列表成员[i*3 for i in range(11) if i % 2 == 0]

[0, 6, 12, 18, 24, 30]

#创建矩阵matrix=[[(x*2)*y for x in range(4)] for y in range(3)]matrix

[[0, 0, 0, 0], [0, 2, 4, 6], [0, 4, 8, 12]]

和groupby()的一个例子

数据集datagroupby

import pandas as pdall_data = pd.read_csv("datagroupby.csv")all_data.head()

想取出里面的城市名称，下面的这个代码可以实现。

all_data['City'].unique().tolist()

[‘Dallas (TX)’,

‘Boston (MA)’, ‘Los Angeles (CA)’, ‘San Francisco (CA)’, ‘Seattle (WA)’, ‘Atlanta (GA)’, ‘New York City (NY)’, ‘Portland (OR)’, ‘Austin (TX)’, ‘Portland (ME)’]

但是我却看到的是下面这个代码

keytemp=[city for city , df in all_data.groupby('City')]keytemp

这行代码其实和普通的列表解析一样，for city , df in all_data.groupby(‘City’)这一块有两个量city 和df，然后[city for city , df in all_data.groupby(‘City’)]表示我们只要了city这一个量，运行结果如下，和上面代码效果一样。也不太一样，这个有顺序。

[‘Atlanta (GA)’, ‘Austin (TX)’, ‘Boston (MA)’, ‘Dallas (TX)’, ‘Los Angeles (CA)’, ‘New York City (NY)’, ‘Portland (ME)’, ‘Portland (OR)’, ‘San Francisco (CA)’, ‘Seattle (WA)’]