京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python使用zip合并相邻列表项的方法示例
本文实例讲述了Python使用zip合并相邻列表项的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
1》使用zip()函数和iter()函数,来合并相邻的列表项
>>> x
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> zip(*[iter(x)]*2)
[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]
>>> zip(*[iter(x)]*3)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
>>> zip(*[iter(x)]*4)
[(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8)]
之所以会出现上述结果,是因为:
>>> [iter(x)]*3
[<listiterator object at 0x02F4D790>, <listiterator object at0x02F4D790>, <listiterator object at 0x02F4D790>]
可以看到,列表中的3个迭代器实际上是同一个迭代器!!!
2》 在1》的基础上,封装成一个函数,如下:
>>> x
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> group_adjacent = lambda a, k: zip(*([iter(a)] * k))
>>> group_adjacent(x,3)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
>>> group_adjacent(x,2)
[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]
>>> group_adjacent(x,1)
[(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,), (7,), (8,), (9,)]
3》使用zip()函数和切片操作,来合并相邻的表项
>>> x
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> zip(x[::2],x[1::2])
[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]
>>> zip(x[0::2],x[1::2])
[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]
>>> zip(x[0::3],x[1::3],x[2::3])
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
>>> zip(x[::3],x[1::3],x[2::3])
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
4》 在3》的基础上,封装成函数,如下:
>>> x
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> group_adjacent = lambda a, k: zip(*[a[i::k] for i in range(k)])
>>> group_adjacent(x,3)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
>>> group_adjacent(x,2)
[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]
>>> group_adjacent(x,1)
[(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,), (7,), (8,), (9,)]
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18