Python 如何根据索引值匹配值？

有时我会遇到信息位于两个数据集中的问题。虽然很麻烦，但我使用Access将数据配对，然后将其导出到CSV。其他时候，我使用for循环遍历列表和匹配数据，但它的伸缩性不好

我想知道Python中是否有更有效的方法来“链接”数据。下面是我所说的一个例子

在这种情况下，一个数据集包含品牌和型号，另一个包含原产国。我希望能够将集合A和集合B中的数据合并成一个数据集，用于导出、分析等

A=[['Chevy','Suburban'],['Toyota','Camry'],['Honda','Civic']]
B=[['Chevy','America'],['Toyota','Japan'],['Honda','Japan']]

AB =[['Chevy','Suburban','America'],['Toyota','Camry','Japan'],['Honda','Civic','Japan']]

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一如既往，我们感谢您的帮助

> P>我认为你可以考虑使用：

>>> from collections import namedtuple
>>> MakeOrigin = namedtuple('MakeOrigin', ['make', 'origin'])
>>> MakeModel = namedtuple('MakeModel', ['make', 'model'])
>>> A = [MakeModel('Chevy', 'Suburban'), MakeModel('Toyota', 'Camry'), MakeModel('Honda', 'Civic')]
>>> B = [MakeOrigin('Chevy', 'America'), MakeOrigin('Toyota', 'Japan'), MakeOrigin('Honda', 'Japan')]
>>> AB = [[a.make, a.model, b.origin] for a in A for b in B if a.make == b.make]
>>> AB
[['Chevy', 'Suburban', 'America'], ['Toyota', 'Camry', 'Japan'], ['Honda', 'Civic', 'Japan']]

它更具可读性，允许进行更有趣的操作

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不使用

namedtuple

：

>>> A=[['Chevy','Suburban'],['Toyota','Camry'],['Honda','Civic']]
>>> B=[['Chevy','America'],['Toyota','Japan'],['Honda','Japan']]
>>> 
>>> AB = [[a[0], a[1], b[1]] for a in A for b in B if a[0] == b[0]]
>>> AB
[['Chevy', 'Suburban', 'America'], ['Toyota', 'Camry', 'Japan'], ['Honda', 'Civic', 'Japan']]

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也许是这样的<代码>映射（lambda x:x[0]+[x[1][1]]，zip（A，B））在本例中，它们是有序的，但在大多数情况下它们不是有序的。代码看起来很方便！我将把它保存在我的代码片段库中