在python中以动态方式创建嵌套循环

发布于07月20日

我有一个看起来像这样的数据帧:foo = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6], 'c': [6,7,8]})和foo列中的list_of_columns = ['a','b']列列表.

list_of_columns由用户动态 Select ，因此可以是['a','b']，也可以是['a','c']、['c']或['a','b','c']等

我希望list_of_columns中的每column个创建(嵌套)for个循环，并以以下方式查询数据帧:

在 case list_of_columns = ['a','b']中，循环如下:

for a in foo.a.unique():
    for b in foo.b.unique():
        print(foo.query(f'a=={a} and b=={b}'))

在 case list_of_columns = ['a']中，循环如下:

for a in foo.a.unique():
    print(foo.query(f'a=={a}'))

在 case list_of_columns = ['a','b','c']中，循环如下:

for a in foo.a.unique():
    for b in foo.b.unique():
        for c in foo.c.unique():
            print(foo.query(f'a=={a} and b=={b} and c=={c}'))

有没有办法用python编程实现这一点？

推荐答案

从本质上讲，看起来你想在独特的组合上循环？

但是，当您随后查询有效的数据帧时，您会获得许多空数据帧.

for _,g in foo.groupby(list_of_columns):
    print('---')
    print(g)

输出:

---
   a  b  c
0  1  4  6
---
   a  b  c
1  2  5  7
---
   a  b  c
2  3  6  8

相比之下，嵌套循环的输出:

---
   a  b  c
0  1  4  6
---
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c]
Index: []
---
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c]
Index: []
---
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c]
Index: []
---
   a  b  c
1  2  5  7
---
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c]
Index: []
---
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c]
Index: []
---
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c]
Index: []
---
   a  b  c
2  3  6  8