Python 按第一个元素、第一个元素和第二个元素等迭代列表

我有一个数据帧列表，每个数据帧都有一个分类属性“landType”

df_list = [df1,df2,df3]

df1.landType.unique() == A,B
df2.landType.unique() == B
df3.landType.unique() == B,C

我想创建一个新列表，其中包含唯一值的数量，但考虑到以前的迭代，即：

len(df1.landType.unique()) == 2
len(df1 AND df2.landType.unique()) == 2
len(df1 AND df2 AND df3.landType.unique()) == 3

output_list = [2,2,3]

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这个非常基本的方法是创建一个新的空白列表b，遍历列表a中的所有项目，向每个元素添加累积值，然后继续追加到b，这样可以得到结果（itertools方法除外）

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Python3.8中的新赋值表达式可用于保持迄今为止看到的所有

x

s的运行总数

>>> a = [1, 2, 3]
>>> y = 0
>>> [(y := y + x) for x in a]
[1, 3, 6]

这个新语法的应用概括了

itertools.accumulate

已经做的事情

>>> from itertools import accumulate
>>> list(accumulate(a))
[1, 3, 6]

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答案是这样的：

out_put_list = [len(pd.concat(df_list[y][0:i+1]).reset_index().drop('index',axis=1)['landType'].unique())
                        for i in range(len(df_list[y]))]

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pd是熊猫模块

欢迎使用堆栈溢出！为您已经尝试过的内容添加一些代码，这将对您有所帮助，以便我们知道如何最好地帮助您查看

itertools.acculate

。我想我应该以不同的方式问这个问题-我用一个更明确的示例更新了它-不过感谢您对以前版本的回答！分类属性“landType”是否为属性？你是说专栏吗？你能分享数据帧的样子吗？请参阅：。考虑到以前的迭代是什么意思？在我看来，你只是在合并列，然后计算唯一值的数量，对吗？

out_put_list = [len(pd.concat(df_list[y][0:i+1]).reset_index().drop('index',axis=1)['landType'].unique())
                        for i in range(len(df_list[y]))]