Python 3.x 在python中，如何将每两行与一行中的两列连接起来？

我试图将每两行和两列合并到一列中

我有一个这样的数据，它存储在一个文本文件中

7.0 1042.3784354104064 1041.8736266399212 0.0
7.0 567.603384919274 566.8152346188947 0.0
8.0 709.5076838990026 709.3588638367074 0.0
8.0 386.811514883702 386.6412338380912 0.0

预期的输出将是这样的

1042.3784354104064 1041.8736266399212 567.603384919274 566.8152346188947
709.5076838990026 709.3588638367074 386.811514883702 386.6412338380912

---

下面的代码将转换列表列表，我相信这就是您所要求的。如果要删除某些行，可以修剪此

新的\u数据

raw_data = [[7.0, 1042.3784354104064, 1041.8736266399212, 0.0],
[7.0, 567.603384919274, 566.8152346188947, 0.0],
[8.0, 709.5076838990026, 709.3588638367074, 0.0],
[8.0, 386.811514883702, 386.6412338380912, 0.0]]

new_data = []
for i, data in enumerate(raw_data):
    for j, d in enumerate(data): 
        if(i==0):
            new_data.append([])
        new_data[j].append(d)

print(new_data)

您可以创建一个字典，将第一列值映射到列表，然后在遍历矩阵时填充这些列表：

from collections import defaultdict

matrix = [[7.0, 1042.3784354104064, 1041.8736266399212, 0.0],
[7.0, 567.603384919274, 566.8152346188947, 0.0],
[8.0, 709.5076838990026, 709.3588638367074, 0.0],
[8.0, 386.811514883702, 386.6412338380912, 0.0]]

dd = defaultdict(list)

for key, *values, discard in matrix:
    dd[key].extend(values)

result = list(dd.values())

print(result)
# [[1042.3784354104064, 1041.8736266399212, 567.603384919274, 566.8152346188947], 
#  [709.5076838990026, 709.3588638367074, 386.811514883702, 386.6412338380912]]

这是一个基于

这个数据是什么格式的？嵌套列表、熊猫数据帧、…？常规2D numpy阵列您的预期输出不是转置。看起来您想要将共享第一列的所有行，并将它们的第二列和第三列合并到一个列表中？是的，这就是我想要的。对不起，我想会是这样的transposing@PatrickHaugh从文本文件加载的2D numpy数组它可以工作，但我的原始数据存储在文本文件中。另一件事是输出打印第二行作为第一行，预期的第一行作为第二行one@HadeerZayat您要订什么？第一次出现文件中的键，按键排序，文件中的数据已经分组了？当我尝试您的代码时，它会给出以下输出“[709.5076838990026，709.3588638367074，386.811514883702，386.6412338380912]”，然后打印“[1042.3784354104064，1041.8736266399212，567.603384919274，566.8152346188947]”我需要它是#[1042.3784354104064，1041.8736266399212，567.603384919274，566.8152346188947]，#[709.5076838990026，709.3588638367074386.811514883702，386.6412338380912]。@HadeerZayat我已经添加了一个纯numpy解决方案，它也应该保持秩序。
import numpy as np

mat = np.loadtxt('file.txt')

indices = np.cumsum(np.unique(mat[:, 0], return_counts=True)[1])[:-1]

result = np.array(np.split(mat[:, 1:-1], indices)).reshape((len(indices)+1, -1))
print(result)
# [[1042.37843541 1041.87362664  567.60338492  566.81523462]
#  [ 709.5076839   709.35886384  386.81151488  386.64123384]]