Python 使用循环或列表创建变量。动态循环不好？

因此，我查看了stackoverflow，觉得有人提出了非常类似的问题，但我无法根据我的问题定制这些答案（对不起！）

从其他线索中，我收集到的是 1） 动态循环很糟糕 2） 列出理解或字典可能对我有帮助吗

我想要的是什么

grant1 = median(df.query('income < 25000')['grant']
grant2 = median(df.query('income > 25000 and income < 50000')['grant']
grant3 = median(df.query('income > 50000 and income < 75000')['grant']
grant4 = ...
grant5 = ...

funding1 = median(df.query('income < 25000')['funding']
funding2 = median(df.query('income > 25000 and income < 50000')['funding']
funding3 = median(df.query('income > 50000 and income < 75000')['funding']
funding4 = ...
funding5= ...

grant1=中值（df.query（'income<25000'）['grant']
grant2=中位数（df.query（'收入>25000，收入<50000'）['grant']
grant3=中值（df.query（'收入>50000，收入<75000'）['grant']
格兰特4=。。。
格兰特5=。。。
funding1=中位数（df.query（'income<25000'）['funding']
funding2=中位数（df.query（'收入>25000，收入<50000'）['资金']
funding3=中位数（df.query（'收入>50000，收入<75000'）['资金']
基金4=。。。
基金5=。。。

这正是我想做的

source = ['grant', 'funding']
for x in source:
    x1 = median(df.query('income < 25000')['x']
    x2 = median(df.query('income > 25000 and income < 50000')['x']
    x3 = ....
    x4 = .....

source=['grant'，'funding']
对于源中的x：
x1=中位数（df.query（'收入<25000'）['x']
x2=中位数（df.query（'收入>25000，收入<50000'）['x']
x3=。。。。
x4=。。。。。

关于我在这里尝试做什么，有什么建议或困惑吗

---

谢谢！

您有一大堆要分配的变量，这些变量的名称可能如下所示：grant0、funding97、grant42、grant26、funding27

因此，不要使用单独的变量，而是将所有数据放在一个变量中存储，如下所示：

source = {'grant': [], 'funding': []'}

因此，您可以执行

source['grant'][0]

，而不是从变量

grant0

访问数据。另一个示例是，使用

source['funding'][97]

而不是使用

funding97

---

如果我正确理解你的问题，这可能是你想要的：

income_brackets = [(0, 25000), (25000, 50000)]
source = {'grant': [], 'funding': []}

#Hard to understand one-liner
#source = {key: [median(df.query('income > {} and income < {}'.format(lower, upper))[key]) for lower, upper in income_brackets] for key in source}

#Easy to understand three-liner
for lower, upper in income_brackets:
    for key in source:
        source[key].append(median(df.query('income > {} and income < {}'.format(lower, upper))[key]))

字典理解的工作原理与列表理解类似，只是有键值对

---

使用解释器逐步解释我的解决方案：

>>> income_brackets = [(0, 25000), (25000, 50000)]
>>> source = {'grant': [], 'funding': []}
>>> for lower, upper in income_brackets:
        print(lower, upper)
0 25000
25000 50000
>>> for lower, upper in income_brackets:
        for key in source:
            print(lower, upper, key)
0 25000 grant
0 25000 funding
25000 50000 grant
25000 50000 funding
>>> for lower, upper in income_brackets:
        for key in source:
            source[key].append(5)
>>> source
{'grant': [5, 5], 'funding': [5, 5]}
>>> source['grant'][0]
5
>>> source['grant'][1]
5
>>> source['funding'][0]
5
>>> source['funding'][1]
5

---

你有一大堆你想要分配的变量，其中的名字可能是这样的：grant0，funding97，grant42，grant26，funding27

因此，不要使用单独的变量，而是将所有数据放在一个变量中存储，如下所示：

source = {'grant': [], 'funding': []'}

因此，您可以执行

source['grant'][0]

，而不是从变量

grant0

访问数据。另一个示例是，使用

source['funding'][97]

而不是使用

funding97

---

如果我正确理解你的问题，这可能是你想要的：

income_brackets = [(0, 25000), (25000, 50000)]
source = {'grant': [], 'funding': []}

#Hard to understand one-liner
#source = {key: [median(df.query('income > {} and income < {}'.format(lower, upper))[key]) for lower, upper in income_brackets] for key in source}

#Easy to understand three-liner
for lower, upper in income_brackets:
    for key in source:
        source[key].append(median(df.query('income > {} and income < {}'.format(lower, upper))[key]))

字典理解的工作原理与列表理解类似，只是有键值对

---

使用解释器逐步解释我的解决方案：

>>> income_brackets = [(0, 25000), (25000, 50000)]
>>> source = {'grant': [], 'funding': []}
>>> for lower, upper in income_brackets:
        print(lower, upper)
0 25000
25000 50000
>>> for lower, upper in income_brackets:
        for key in source:
            print(lower, upper, key)
0 25000 grant
0 25000 funding
25000 50000 grant
25000 50000 funding
>>> for lower, upper in income_brackets:
        for key in source:
            source[key].append(5)
>>> source
{'grant': [5, 5], 'funding': [5, 5]}
>>> source['grant'][0]
5
>>> source['grant'][1]
5
>>> source['funding'][0]
5
>>> source['funding'][1]
5

“动态循环”有什么问题？从代码重用的角度来看，您的后一种方法要优雅得多：

source = ['grant', 'funding']
result = []

for x in source:
  r = []
  r.append(median(df.query('income < 25000')[x])
  r.append(median(df.query('income > 25000 and income < 50000')[x])
  r.append(median(df.query('income > 50000 and income < 75000')[x])
  # ...
  result.append(r)

source=['grant'，'funding']
结果=[]
对于源中的x：
r=[]
r、 追加（中位数（df.query（'收入<25000'）[x]）
r、 追加（中位数（df.query（'收入>25000，收入<50000'）[x]）
r、 追加（中位数（df.query（'收入>50000，收入<75000'）[x]）
# ...
result.append（r）

我完全不知道你想做什么。 希望这能有所帮助！

动态循环有什么问题？从代码重用的角度来看，后一种方法要优雅得多：

source = ['grant', 'funding']
result = []

for x in source:
  r = []
  r.append(median(df.query('income < 25000')[x])
  r.append(median(df.query('income > 25000 and income < 50000')[x])
  r.append(median(df.query('income > 50000 and income < 75000')[x])
  # ...
  result.append(r)

source=['grant'，'funding']
结果=[]
对于源中的x：
r=[]
r、 追加（中位数（df.query（'收入<25000'）[x]）
r、 追加（中位数（df.query（'收入>25000，收入<50000'）[x]）
r、 追加（中位数（df.query（'收入>50000，收入<75000'）[x]）
# ...
result.append（r）

我完全不知道你想做什么。

---

---

希望这有帮助！

虽然您从未提及过这一点（？），但看起来您正在使用

pandas

，在这种情况下，有一些更好的方法来解决此问题。尽管您从未提及这一点（？），看起来很像您正在使用的熊猫，在这种情况下，有一些更好的方法来解决此问题。嗯。感谢您的回答！这可能是一个愚蠢的问题，但我如何为列表中的每个变量分配中值（df.query（…）的值天蝎座，我感谢你的建议和确认，应该使用列表或字典。然而（我无法从前面的问题中弄清楚这一点的原因是），我不确定如何使用它们来有效地将值中位数（df.query（…）分配给每个变量（aka:grant0或grant1，等等）@As3adTintin再次查看我的答案。@As3adTintin:这里不要使用单独的变量。@Scorpion\天哪，我是python新手，所以我需要花一点时间来查看您的答案，但我会让您知道它是如何运行的，谢谢您的输入！嗯，谢谢您的回答！这可能是一个愚蠢的问题，但我该如何分配每个变量呢中位数的列表（df.query（…））蝎子天哪，我感谢你的建议和确认，应该使用列表或字典。然而（我无法从前面的问题中弄清楚这一点的原因），是我不确定如何使用它们有效地将中位数（df.query（…）分配给每个变量（又名：grant0或grant1等）@As3adTintin再看一次我的答案。@As3adTintin:这里不要使用单独的变量。@Scorpion\天哪，我是python新手，所以我需要花一点时间来查看你的答案，但我会让你知道答案的进展情况，谢谢你的输入！是的，谢谢你（如果我想不出蝎子神的答案，我可能会用这个）。许多其他帖子强烈反对动态循环。例如，这里有一篇。感谢您的帮助，这很可能是我最终使用的答案。不是循环不好，而是通过修改

globals

返回的dict创建变量不好。您只是基于

sourc创建了一个值列表e

。这会变得很难处理，因为有很多收入等级。是的，这很有效，谢谢（我会支持