Python 通过在列表之间映射值来创建列表

我有以下两个列表：

X\u列车

和

y\u列车

。我想退回四张名单。第一个包含来自

X\u train

的行，这些行具有

outlook==cloud

，第二个包含这些行的标签。第三个和第四个列表应该包含相同的内容，但是对于具有不同outlook的行

X_train = [['sunny', 'hot', 'high', 'FALSE'],
 ['sunny', 'hot', 'high', 'TRUE'],
 ['overcast', 'hot', 'high', 'FALSE'],
 ['rainy', 'mild', 'high', 'FALSE'],
 ['rainy', 'cool', 'normal', 'FALSE'],
 ['rainy', 'cool', 'normal', 'TRUE'],
 ['overcast', 'cool', 'normal', 'TRUE'],
 ['sunny', 'mild', 'high', 'FALSE'],
 ['sunny', 'cool', 'normal', 'FALSE'],
 ['rainy', 'mild', 'normal', 'FALSE'],
 ['sunny', 'mild', 'normal', 'TRUE'],
 ['overcast', 'mild', 'high', 'TRUE'],
 ['overcast', 'hot', 'normal', 'FALSE'],
 ['rainy', 'mild', 'high', 'TRUE']]

y_train = ['no', 'no', 'yes', 'yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'yes', 'yes', 'yes', 'yes', 'yes', 'no']

我的代码如下：

overcast=[]
for row in X_train:
    if 'overcast' in row:
        overcast+=[row]

cloud

列表的输出为：

[['overcast', 'hot', 'high', 'FALSE'],
 ['overcast', 'cool', 'normal', 'TRUE'],
 ['overcast', 'mild', 'high', 'TRUE'],
 ['overcast', 'hot', 'normal', 'FALSE']]

我的预期产出是：

([['sunny', 'hot', 'high', 'FALSE'],
  ['sunny', 'hot', 'high', 'TRUE'],
  ['rainy', 'mild', 'high', 'FALSE'],
  ['rainy', 'cool', 'normal', 'FALSE'],
  ['rainy', 'cool', 'normal', 'TRUE'],
  ['sunny', 'mild', 'high', 'FALSE'],
  ['sunny', 'cool', 'normal', 'FALSE'],
  ['rainy', 'mild', 'normal', 'FALSE'],
  ['sunny', 'mild', 'normal', 'TRUE'],
  ['rainy', 'mild', 'high', 'TRUE']],
 ['no', 'no', 'yes', 'yes', 'no', 'no', 'yes', 'yes', 'yes', 'no'],
 [['overcast', 'hot', 'high', 'FALSE'],
  ['overcast', 'cool', 'normal', 'TRUE'],
  ['overcast', 'mild', 'high', 'TRUE'],
  ['overcast', 'hot', 'normal', 'FALSE']],
 ['yes', 'yes', 'yes', 'yes'])

现在我被困在如何附加标签“

yes

”和“

no

”对应于“

cloud

”集合，应该是四个“

yes

”。

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有什么想法可以帮我吗，谢谢

每当您想要过滤或转换这样的表格数据时，都非常方便，例如：

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（X_列，列=['outlook'，'temperature'，'pressure'，'Boole']））
df['y']=y_列
df[df.outlook==“阴天”]

如果必须返回列表，则可以将数据帧强制转换为嵌套列表，如下所示：

df[df.outlook=='cloud'].drop（'y'，axis=1.values.tolist（）

或标签：

df.y[df.outlook=='cloud'].values.tolist（）

---

对于更基本的方法，您可以使用列表理解，例如：

#从X_列中提取第一列
outlook=[X\U列中的行的行[0]
#创建一个布尔列表
outlook_是_阴天=[x==outlook中x的“阴天”]
#获取x为阴的y值
[y_train[i]对于范围内的i（len（y_train）），如果前景是阴天[i]]

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这是可能的解决办法。谢谢，但我想返回4个列表。我添加了一种在底部获取列表的方法。

    outlook     temperature     pressure    Boole   y
2   overcast    hot             high        FALSE   yes
6   overcast    cool            normal      TRUE    yes
11  overcast    mild            high        TRUE    yes
12  overcast    hot             normal      FALSE   yes

[['overcast', 'hot', 'high', 'FALSE'],
 ['overcast', 'cool', 'normal', 'TRUE'],
 ['overcast', 'mild', 'high', 'TRUE'],
 ['overcast', 'hot', 'normal', 'FALSE']]

['yes', 'yes', 'yes', 'yes']

['yes', 'yes', 'yes', 'yes']