Python 基于字符串匹配打印列表的二维矩阵

我有一个列表，我想根据所选的每个特征在网格中表示

breakfast = [['Apple,Banana'],['Apple,Yogurt'],['Banana,Oatmeal']]

所需网格：

Index:   Apple   Banana   Yogurt   Oatmeal
1         "x"      "x"     " "       " "
2         "x"      " "     "x"       " "
3         " "      "x"     " "       "x"

我认为我需要通过网格使用正则表达式和字符串索引列表，如何做到这一点是我的问题。更好的是，是否有一个python库可以自动执行此操作（如R中的leaps/summary）

这是我目前的代码：

def printMatrix(data):
    header = "Index:\tApple\tBanana\tYogurt\tOatmeal"
    print(header)
    for index, value in enumerate(data):
        if str(value).find('Apple') != -1:
            print(index,"\t\'X'", end='')
        else:
            print(index,"\t\' '",end='')
        if str(value).find('Banana') != -1:
            print("\t\'X'", end='')
        else:
            print("\t\' '",end='')
        if str(value).find('Yogurt') != -1:
            print("\t\'X'", end='')
        else:
            print("\t\' '")
        if str(value).find('Oatmeal') != -1:
            print("\t\'X'")

结果是准确的，但效率感觉很差。

集合、列表理解和三元条件加上

Pandas

如果你既想要漂亮，又想要蟒蛇，这里有一个方法

import pandas as pd
breakfast = [['Apple,Banana'],['Apple,Yogurt'],['Banana,Oatmeal']]
breakfast = [i[0].split(',') for i in breakfast]


columns=list(set([j for i in breakfast for j in i]))
columns.sort()
values = [[1 if j in i else 0 for j in columns]for i in breakfast]
df = pd.DataFrame(values, columns=columns)
print(df) 

---

设置、列出理解和三元条件加上

Pandas

如果你既想要漂亮，又想要蟒蛇，这里有一个方法

import pandas as pd
breakfast = [['Apple,Banana'],['Apple,Yogurt'],['Banana,Oatmeal']]
breakfast = [i[0].split(',') for i in breakfast]


columns=list(set([j for i in breakfast for j in i]))
columns.sort()
values = [[1 if j in i else 0 for j in columns]for i in breakfast]
df = pd.DataFrame(values, columns=columns)
print(df) 

---

---

您可以使用纯熊猫解决方案-首先创建

系列

，然后通过

str[0]

选择列表的第一个值，最后：

但如果可能的话，多列表值解决方案是先使用

list comprehension

和

join

，然后使用

str.get\u dummies

：

breakfast = [['Apple,Banana', 'Apple,Yogurt'],['Apple,Yogurt'],['Banana,Oatmeal']]

df = pd.Series([','.join(x) for x in breakfast]).str.get_dummies(',')
print (df)
   Apple  Banana  Oatmeal  Yogurt
0      1       1        0       1
1      1       0        0       1
2      0       1        1       0 

---

您可以使用纯熊猫解决方案-首先创建

系列

，然后通过

str[0]

选择列表的第一个值，最后：

但如果可能的话，多列表值解决方案是先使用

list comprehension

和

join

，然后使用

str.get\u dummies

：

breakfast = [['Apple,Banana', 'Apple,Yogurt'],['Apple,Yogurt'],['Banana,Oatmeal']]

df = pd.Series([','.join(x) for x in breakfast]).str.get_dummies(',')
print (df)
   Apple  Banana  Oatmeal  Yogurt
0      1       1        0       1
1      1       0        0       1
2      0       1        1       0 

---

到目前为止，您尝试了什么？基本上是每个类别的一系列if-else语句。让我印象深刻的是，有一种更像python的方法可以做到这一点。到目前为止，您尝试了什么？基本上是每个类别的一系列if-else语句。让我印象深刻的是，有一种更具python风格的方法可以做到这一点。我用我当前的代码更新了我的帖子。我正在寻找一种方法，如果可能的话，它可以“漂亮地打印”到所需的输出。然后你可以寻找

pandas

，它不仅可以提供漂亮的打印，还可以提供其他惊人的重塑和分组功能。我应该更清楚地说，内部列表元素由一个由逗号分隔的字符串组成（列表可以有2个以上的元素）。这会断开列标题。正在更新OP@Shawn更新。您可以使用

string.split（'，'）

进行列表理解。我用当前代码更新了我的帖子。我正在寻找一种“漂亮打印”的方法如果可能的话，您可以寻找

pandas

，它不仅提供漂亮的打印效果，还提供其他惊人的整形和分组功能。我应该更清楚，内部列表元素由一个由逗号分隔的字符串组成（列表可以有两个以上的元素）。这将断开列标题。正在更新OP@Shawn更新。您可以使用

string.split（'，'）

进行列表理解。惊讶于我的代码与

get_dummies（）

！@KenT的源代码如此相似-您可以检查：）惊讶于我的代码与

get_dummies（）

的源代码如此相似@肯特-您可以查看：）