Python 改进了区分不同类型表的算法

我有两个具有以下结构的表，其中在表1中，ID位于Name旁边，而在表2中，ID位于Title 1旁边。这两个表之间的一个相似之处是，第一个人的名字旁边总是有ID。对于后来的人来说，他们是不同的

表1：

Name&Title   | ID # 
----------------------
Random_Name 1|2000 
Title_1_1    | - 
Title_1_2    | -
Random_Name 2| 2000
Title_2_1    | -
Title_2_2    | -
...          |...

表2：

Name&Title   | ID # 
----------------------
Random_Name 1| 2000 
Title_1_1    | -
Title_1_2    | -
Random_Name 2| -
Title_2_1    | 2000
Title_2_2    | -
...          |...

我有识别表1的代码，但很难合并结构2。该表存储为嵌套的行列表（每行都是一个列表）。通常，一个人只有一行姓名，但有多行标题。伪代码如下所示：

set count = 0
find the ID next to the first name, set it to be a recognizer
for row_i,row in enumerate(table):
   compare the ID of the next row until I found: row[1] == recognizer
   set count = row i
   slice the table to get the first person. 

    header_ind = 0 # something related to the rest of the code
    recognizer = data[header_ind+1][1]
    count = header_ind+1
    result = []
    result.append(data[0]) #this append the headers
    for i, row in enumerate(data[header_ind+2:]):
        if i <= len(data[header_ind+4:]):
            if row[1] and data[i+1+header_ind+2][1] is recognizer:
                print data[i+header_ind+3]
                one_person = data[count:i+header_ind+3]
                result.append(one_person)
                count = i+header_ind+3
        else:
            if i == len(data[header_ind+3:]):
                last_person = data[count:i+header_ind+3]
                result.append(last_person)
                count = i+header_ind+3

实际代码如下：

set count = 0
find the ID next to the first name, set it to be a recognizer
for row_i,row in enumerate(table):
   compare the ID of the next row until I found: row[1] == recognizer
   set count = row i
   slice the table to get the first person. 

    header_ind = 0 # something related to the rest of the code
    recognizer = data[header_ind+1][1]
    count = header_ind+1
    result = []
    result.append(data[0]) #this append the headers
    for i, row in enumerate(data[header_ind+2:]):
        if i <= len(data[header_ind+4:]):
            if row[1] and data[i+1+header_ind+2][1] is recognizer:
                print data[i+header_ind+3]
                one_person = data[count:i+header_ind+3]
                result.append(one_person)
                count = i+header_ind+3
        else:
            if i == len(data[header_ind+3:]):
                last_person = data[count:i+header_ind+3]
                result.append(last_person)
                count = i+header_ind+3

header_ind=0#与代码其余部分相关的内容
识别器=数据[header_ind+1][1]
计数=页眉索引+1
结果=[]
result.append（数据[0]）#这将附加标题
对于i，枚举中的行（数据[header\u ind+2:]）：
如果我把这个粘在这里

所以这些是你的输入假设是你被限制在这个…：

# Table 1 
data1 = [['Name&Title','ID#'],
    ['Random_Name1','2000'],
    ['Title_1_1','-'],
    ['Title_1_2','-'],
    ['Random_Name2','2000'],
    ['Title_2_1','-'],
    ['Title_2_2','-']]

# TABLE 2
data2 = [['Name&Title','ID#'],
    ['Random_Name1','2000'],
    ['Title_1_1','-'],
    ['Title_1_2','-'],
    ['Random_Name2','-'],
    ['Title_2_1','2000'],
    ['Title_2_2','-']]

这是您想要的输出：

for x in data: 
    print x

['Random_Name2', '2000']
['Name&Title', 'ID#']
[['Random_Name1', '2000'], ['Title_1_1', '-'], ['Title_1_2', '-']]
[['Random_Name2', '2000'], ['Title_2_1', '-'], ['Title_2_2', '-']]

你是在用字典编表1吗？如果是这样，您可以将此循环中的表2创建为将
i
和
row
连接在一起的元素列表。您的算法没有任何意义。现在还不清楚这个算法到底想做什么。“识别器”是什么？不管怎样，为什么你不能简单地在表中迭代两次（每列一次），扔掉不相关的条目，然后将名称挑选到单独的列表中？@SebasSBM我想我不理解你的方法。但我可以把它写成字典。假设我想找到行Random_Name 1的索引
I
，以及行Random_Name 2的索引
I
。它是如何工作的？@aestrivex由于许多原因，我无法分别识别姓名和头衔。例如，如果我浏览表2并扔掉列ID中的所有空条目，我将丢失Random_Name 2。而且，识别器是原始ID（比如性别或出生年份）。这两个表中的每个人都将具有相同的ID。但是，它为他们保留在不同的行中。为什么会“丢失”空条目？这个问题是否也伴随着一个约束，即您不能在数组中迭代多次？如果是，为什么？嗨，是的。这是我的愿望输出。那你是怎么从假想变成假想的呢？真是糟糕透了。。如果头衔和随机姓名之间没有唯一性，我认为这是不可能的-如果有可能，看看这一点，以确定个人记录的开始。。。直到你有一个叫Mr，Mrs等的古怪的人。。。。或者，如果您确实知道可以作为条件构建的模式，但它不会自动生成。如果您仍然对我的工作感兴趣，我找到了另一种方法来查找名称列表并进行匹配。所以我实际上找不到解决这个问题的办法。可悲的是，这个问题不可能有一个elgant的解决方案，除非你知道随机名称和/或标题的值。。。只有当他们不跨越。