Python 具有for循环的数据帧

我对Python比较陌生，遇到了一段有趣的代码，我正试图更详细地理解它。我的数据框如下所示：

import pandas as pd
d = {'business': ['FX','a','CR'], 'A/L': ['A','A','L']}
data = pd.DataFrame(data=d)
data

有人非常友好地在此网站上发布了以下代码：

cols=data.columns
pd.DataFrame({col: data[col].str.contains('#') for col in cols})

我理解pd.DataFrame中的代码在做什么。但是，我找不到任何关于for循环在上述上下文中如何工作的文档。这看起来不像列表理解，尽管它的工作原理类似于列表理解

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有人能给我指一些说明如何使用上述语法的文档/教程吗？

这实际上不是列表理解，而是使用了两个概念

鉴于以下代码

{col: data[col].str.contains('#') for col in cols}

使用变量col迭代list df.columns并将其添加到结果列表中。这个语法是字典理解

词典理解示例：

myDict = {x: x**2 for x in [1,2,3,4,5]} 
print (myDict) 

输出

{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

这是一个听写理解。 字典允许您将一个值映射到另一个值，这就是您在代码中所做的。 这位官员举了一个简洁的例子

{x:x**2代表（2,4,6）中的x}

它返回一个dict:

{2:4,4:16,6:36}

，其中

x

映射到

x**2

基本上你在这里做的是

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{key:key所需的值，dict.items（）中的值}

这是一个dict理解：使用

cols=data.columns

保存列标题：“business”和“A/L”，然后在该列上循环并查看是否有“#”在其中，使用

print（pd.DataFrame（{col:data[col].str.contains（'#'）for cols}）查看发生了什么