用“中的上一个值替换零”；名单；用python

我有一张名为“姓名”的名单

在名称列表中，如果年份列（索引7）等于0，则我想用上一年的值替换它。例如：第三个列表的年份值为0，我想用1742替换它。

您可以使用解包：

Names = [['Bassett', 'Richard', '1745-04-02', 'M', 'sen', 'DE', 'Anti-Administration', 1745], ['Bland', 'Theodorick', '1742-03-21', 'M', 'rep', 'VA', '', 1742], ['Burke', 'Aedanus', '1743-06-16', 'M', 'rep', 'SC', '', 0]]
new_names = [b+[Names[i-1][-1]] if not a else [*b, a] for i, [*b, a] in enumerate(Names)]

输出：

[['Bassett', 'Richard', '1745-04-02', 'M', 'sen', 'DE', 'Anti-Administration', 1745], ['Bland', 'Theodorick', '1742-03-21', 'M', 'rep', 'VA', '', 1742], ['Burke', 'Aedanus', '1743-06-16', 'M', 'rep', 'SC', '', 1742]]

[['Bassett', 'Richard', '1745-04-02', 'M', 'sen', 'DE', 'Anti-Administration', 1745], ['Bland', 'Theodorick', '1742-03-21', 'M', 'rep', 'VA', '', 1742], ['Burke', 'Aedanus', '1743-06-16', 'M', 'rep', 'SC', '', '1742']]

         A           B           C  D    E   F                    G  Year
0  Bassett     Richard  1745-04-02  M  sen  DE  Anti-Administration  1745
1    Bland  Theodorick  1742-03-21  M  rep  VA                       1742
2    Burke     Aedanus  1743-06-16  M  rep  SC                       1742

您可以尝试以下方法：

Names = [['Bassett', 'Richard', '1745-04-02', 'M', 'sen', 'DE', 'Anti-Administration', 1745],
     ['Bland', 'Theodorick', '1742-03-21', 'M', 'rep', 'VA', '', 1742],
     ['Burke', 'Aedanus', '1743-06-16', 'M', 'rep', 'SC', '', 0]]

for ele in range(len(Names)):
    if Names[ele][7] == 0:
        Names[ele][7] = (Names[ele-1][2].split('-'))[0]

print(Names)

说明：

对循环使用

和
范围（len（））
i在
长度上重复次数

for ele in range(len(Names)): #it will iterate over three times as len -> 3

下一步检查索引
7
处的
year
值，如果它等于
0
，则复制上一年意味着上一迭代步骤中存在的年份意味着
ele-1
。例如，如果它在ele（第二次迭代）中，则它将从
ele-1
（第一次迭代）中获取年份

年份以
date
格式组合。要仅检索年份，请使用
split（）
以
-
作为分隔符拆分字符串

 '1742-03-21' -> [1742, 03, 21]

因此，年份在索引
0
中

 (Names[ele-1][2].split('-'))[0] -> we get year from here

最后将当前的
ele
年份更新为我们得到的年份

输出：

[['Bassett', 'Richard', '1745-04-02', 'M', 'sen', 'DE', 'Anti-Administration', 1745], ['Bland', 'Theodorick', '1742-03-21', 'M', 'rep', 'VA', '', 1742], ['Burke', 'Aedanus', '1743-06-16', 'M', 'rep', 'SC', '', 1742]]

[['Bassett', 'Richard', '1745-04-02', 'M', 'sen', 'DE', 'Anti-Administration', 1745], ['Bland', 'Theodorick', '1742-03-21', 'M', 'rep', 'VA', '', 1742], ['Burke', 'Aedanus', '1743-06-16', 'M', 'rep', 'SC', '', '1742']]

         A           B           C  D    E   F                    G  Year
0  Bassett     Richard  1745-04-02  M  sen  DE  Anti-Administration  1745
1    Bland  Theodorick  1742-03-21  M  rep  VA                       1742
2    Burke     Aedanus  1743-06-16  M  rep  SC                       1742

您需要存储最新的有效年份并将其传递到下一个阶段。
reduce
将一个值从一个阶段传递到下一个阶段，由于列表是通过引用传递的，因此我们可以在适当的位置修改列表

Names = [['Bassett', 'Richard', '1745-04-02', 'M', 'sen', 'DE', 'Anti-Administration', 1745],
         ['Bland', 'Theodorick', '1742-03-21', 'M', 'rep', 'VA', '', 1742],
         ['Burke', 'Aedanus', '1743-06-16', 'M', 'rep', 'SC', '', 0]]

def fill_year(year, ns):
    if ns[7] == 0:
        ns[7] = year
    return ns[7]


reduce(fill_year, Names, 0)
print Names

显然，
reduce
在python3中被弃用

尝试：

该软件包有一个用于此目的的函数，对于表格数据上的许多其他类型的操作非常有用

如果您愿意使用它，您可以按如下方式解决此填充问题：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(Names, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'Year'])
df['Year'] = df['Year'].replace({0: None}).fillna(method='ffill')
print(df)

df['Year'] = df['Year'].replace(0, method='ffill')

输出：

[['Bassett', 'Richard', '1745-04-02', 'M', 'sen', 'DE', 'Anti-Administration', 1745], ['Bland', 'Theodorick', '1742-03-21', 'M', 'rep', 'VA', '', 1742], ['Burke', 'Aedanus', '1743-06-16', 'M', 'rep', 'SC', '', 1742]]

[['Bassett', 'Richard', '1745-04-02', 'M', 'sen', 'DE', 'Anti-Administration', 1745], ['Bland', 'Theodorick', '1742-03-21', 'M', 'rep', 'VA', '', 1742], ['Burke', 'Aedanus', '1743-06-16', 'M', 'rep', 'SC', '', '1742']]

         A           B           C  D    E   F                    G  Year
0  Bassett     Richard  1745-04-02  M  sen  DE  Anti-Administration  1745
1    Bland  Theodorick  1742-03-21  M  rep  VA                       1742
2    Burke     Aedanus  1743-06-16  M  rep  SC                       1742

更新：

正如@miradulo所指出的，它有一个方法参数，因此您可以按如下方式一次性完成操作：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(Names, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'Year'])
df['Year'] = df['Year'].replace({0: None}).fillna(method='ffill')
print(df)

df['Year'] = df['Year'].replace(0, method='ffill')

@MJP：这就是你所期望的吗？代码运行得很好。但我无法理解这部分：Names[ele][7]=（Names[ele-1][2]。split（'-'））[0]@MJP：如果你得到澄清，请告诉我。或者需要更多信息吗？我想你不必在这里拆分日期。你只需要使用“年”即可“指数7中的值。我理解代码@MJP：但是如果连续的元素在索引7处有
0
，像这样
[['Bassett'，'Richard'，'1745-04-02'，'M'，'sen'，'DE'，'Anti-Administration'，1745'，'Bland'，'Theodorick'，'1742-03-21'，'M'，'rep VA'，'0'，'Burke'，'Aedanus'，'1743-06-16'，'M'，'rep SC'，'0]
？这就是为什么我使用split从上一年获取年份element@MJP查看，编号已删除reduce（）。如果确实需要，请使用functools.reduce（）；然而，99%的时间显式for循环可读性更强。嗨，迈克，第二段代码可读性更强。我会同意的。第二个代码实际上更符合我回答这个问题时的目标。用显式的
if
语句而不是条件表达式编写
fill\u year
这样的代码可能更具可读性。是的，我同意。但是，reduce函数在Python3中不起作用。这就是我没有使用它的原因。对不起，如果我不清楚的话，我的意思是，如果ns[7]==0，那么就不要
ns[7]=year，否则ns[7]==0；如果ns[7]==0:ns[7]=year
，那么将作业编码为
replace
的
to\code>参数。