For循环将属性与python中的相应值对齐

有两个列表sample_attr和sample_val存储列的位置和每列的值。原始数据显示第1行（1:100 3:250 8:50 12:40，…531:300）。共有216个样本，每个样本有531个属性。我首先拆分属性及其值，例如：sample_attr[0]->[1,3,8,12，…531]，sample_val[0]->[100250,50,40，…300]。每个示例属性列表存储属性位置（第1列，第3列..531列），每个示例属性列表存储相应属性位置的值。我想执行下面的for循环，但将属性值排列在相应的属性位置不起作用：它在“sample_attr中的sample1和sample_val中的sample2”行中显示错误：“。如何将值与其对应的属性（列）位置对齐

# adjust dimension

for sample1 in sample_attr and sample2 in sample_val:
    attr = [0]*maxdim
    s=0
    for i in sample1:
        attr[i-1] = sample2[s]
        s=s+1
    x.append(attr)

#整个代码如下：
将fileinput.input（files=（'C:/Users/Documents/dataset.txt'）作为f:
对于f中的行：
datalist.append（line.split（））
对于数据列表中的exe：
exe_attr=[]
exe_val=[]
对于范围（0，len（exe））中的i：
exe_attr.append（int（exe[i].split（'：'，1）[0]））
exe_val.append（int（exe[i].split（':'，1）[1]））
示例属性附加（exe属性）
示例值追加（exe值）
maxdim=0
对于样本属性中的样本：
如果maxdim<样本[-1]：
maxdim=样本[-1]
maxdim=maxdim+1
x=[]
#调整尺寸A不一致
对于样本属性中的样本1和样本值中的样本2：
attr=[0]*maxdim
s=0
对于样本1中的i：
attr[i-1]=样本2[s]
s=s+1
x、 附加（attr）

首先，我不完全确定您希望它如何工作：

for sample1 in sample_attr and sample2 in sample_val:

因为您提供了一个布尔表达式，期望在其中给出一个iterable。我觉得你想要的更像

for sample1, sample2 in zip(sample_attr, sample_val):

但是，最好保持这种更“自然”的数据结构。

pandas

包是专门为处理数据帧而构建的；查看可用的文档和教程，更不用说这里关于堆栈溢出的数千个示例了。我强烈怀疑您可以备份一个步骤并将YRU数据直接读取到数据帧中

for sample1, sample2 in zip(sample_attr, sample_val):