List 如何比较多个列表的第一个元素，并在它们相等时追加到新列表？

我这里有一个数据列表，看起来像这段缩短的数据

[[743, 5043.0, 'N/A', 19.40393776, 7.18, 15.487], [744, 6117.0, 'N/A', 19.22138894, 49.29, 15.341], [745, 5152.0, 'N/A', 16.46983774, 7.94, 15.788], [746, 4856.0, 1.5936507936507938, 9.27358173, 2.47, 15.302], [747, 4537.0, 1.0317880794701988, 6.02930329, 2.85, 15.784], [748, 4989.0, 'N/A', 2.696370652, 1.58, 15.269], [749, 5185.0, 0.8675585284280938, 5.349553819, 2.55, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 3.94105221, 1.7, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 8.10904807, 1.3, 15.416]]

现在我有一个列表列表，第一个元素表示开普勒感兴趣的对象编号。我对数据进行了排序，以按列表的第一个元素的顺序显示列表。我的目标是创建一个列表列表，其中所有具有匹配的第一个元素的列表都放在一个列表中。例如，有三个

749

的列表应该放在一个列表中。我正在努力创建一个程序来迭代我的所有列表，并将第一个元素与未知数量的其他第一个元素进行比较。最简单的方法是什么

目标：

[[[743, 5043.0, 'N/A', 19.40393776, 7.18, 15.487]], [[744, 6117.0, 'N/A', 19.22138894, 49.29, 15.341]], [[745, 5152.0, 'N/A', 16.46983774, 7.94, 15.788]], [[746, 4856.0, 1.5936507936507938, 9.27358173, 2.47, 15.302]], [[747, 4537.0, 1.0317880794701988, 6.02930329, 2.85, 15.784]], [[748, 4989.0, 'N/A', 2.696370652, 1.58, 15.269]], [[749, 5185.0, 0.8675585284280938, 5.349553819, 2.55, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 3.94105221, 1.7, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 8.10904807, 1.3, 15.416]]]

---

我认为使用将列表列表转换为数据帧是一种很好的方法：

import pandas as pd
x = pd.DataFrame([[743, 5043.0, 'N/A', 19.40393776, 7.18, 15.487], [744, 6117.0, 'N/A', 19.22138894, 49.29, 15.341], [745, 5152.0, 'N/A', 16.46983774, 7.94, 15.788], [746, 4856.0, 1.5936507936507938, 9.27358173, 2.47, 15.302], [747, 4537.0, 1.0317880794701988, 6.02930329, 2.85, 15.784], [748, 4989.0, 'N/A', 2.696370652, 1.58, 15.269], [749, 5185.0, 0.8675585284280938, 5.349553819, 2.55, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 3.94105221, 1.7, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 8.10904807, 1.3, 15.416]])
y = x.groupby(0).apply(lambda z: list(z.values))
Goal = [[list(z) for z in y[idx]] for idx in y.index]

---

我相信这是按照您描述的方式进行格式化和分组的。

我认为使用将列表列表转换为数据帧是一种很好的方法：

import pandas as pd
x = pd.DataFrame([[743, 5043.0, 'N/A', 19.40393776, 7.18, 15.487], [744, 6117.0, 'N/A', 19.22138894, 49.29, 15.341], [745, 5152.0, 'N/A', 16.46983774, 7.94, 15.788], [746, 4856.0, 1.5936507936507938, 9.27358173, 2.47, 15.302], [747, 4537.0, 1.0317880794701988, 6.02930329, 2.85, 15.784], [748, 4989.0, 'N/A', 2.696370652, 1.58, 15.269], [749, 5185.0, 0.8675585284280938, 5.349553819, 2.55, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 3.94105221, 1.7, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 8.10904807, 1.3, 15.416]])
y = x.groupby(0).apply(lambda z: list(z.values))
Goal = [[list(z) for z in y[idx]] for idx in y.index]

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我相信这是按照您描述的方式进行格式化和分组的。

如果您想使用Python中的内置功能，可以使用dictionary

from collections import OrderedDict

l = [[743, 5043.0, 'N/A', 19.40393776, 7.18, 15.487], [744, 6117.0, 'N/A', 19.22138894, 49.29, 15.341], [745, 5152.0, 'N/A', 16.46983774, 7.94, 15.788], [746, 4856.0, 1.5936507936507938, 9.27358173, 2.47, 15.302], [747, 4537.0, 1.0317880794701988, 6.02930329, 2.85, 15.784], [748, 4989.0, 'N/A', 2.696370652, 1.58, 15.269], [749, 5185.0, 0.8675585284280938, 5.349553819, 2.55, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 3.94105221, 1.7, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 8.10904807, 1.3, 15.416]]
d = OrderedDict()
for inner in l:
    if inner[0] in d:
        d[inner[0]].append(inner)
    else:
        d[inner[0]] = [inner]

list(d.values())

---

我使用了OrderedDict，所以它保留了原始项目的顺序。

如果您想使用Python中的内置功能，可以使用dictionary

from collections import OrderedDict

l = [[743, 5043.0, 'N/A', 19.40393776, 7.18, 15.487], [744, 6117.0, 'N/A', 19.22138894, 49.29, 15.341], [745, 5152.0, 'N/A', 16.46983774, 7.94, 15.788], [746, 4856.0, 1.5936507936507938, 9.27358173, 2.47, 15.302], [747, 4537.0, 1.0317880794701988, 6.02930329, 2.85, 15.784], [748, 4989.0, 'N/A', 2.696370652, 1.58, 15.269], [749, 5185.0, 0.8675585284280938, 5.349553819, 2.55, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 3.94105221, 1.7, 15.416], [749, 5185.0, 'N/A', 8.10904807, 1.3, 15.416]]
d = OrderedDict()
for inner in l:
    if inner[0] in d:
        d[inner[0]].append(inner)
    else:
        d[inner[0]] = [inner]

list(d.values())

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我使用了OrderedDict，因此它保留了原始项目的顺序。

谢谢，这正好满足了我的需要。谢谢，这正好满足了我的需要。