Python中关于列表嵌套列表的处理

在处理列表的时候我们经常会遇到列表中嵌套列表的结构，如果我们要把所有元素放入一个新列表，或者要计算所有元素的个数的话应该怎么做呢？

第一个例子

对于上图中的这样一组数据，如果我们要知道这个CSV文件中所有演员的数量（同一个人只能出现一次）应该怎么做呢？

在pandas中我们可以先取Actors这一列，但是取出来之后我们会发现这是一个列表中嵌套列表的结构，要想将所有元素提取出来我们可以使用两个for循环来解决这一问题。代码如下：

# encoding = utf-8

import pandas as pd

file_path = "d:/learning/pandas/IMDB-Movie-Data.csv"

df = pd.read_csv(file_path)

print(df.head(1))

# 读平均评分
print(df["Rating"].mean())

# 导演的人数（下面两个操作达到的效果是一样的）
print(len(set(df["Director"].tolist())))
print(len(df["Director"].unique()))

# 获取演员的人数
temp_list = df["Actors"].str.split(", ").tolist()

# 将列表套列表转为单列表
actors_list = [i for j in temp_list for i in j]

# set函数是对列表作集合操作，可以去重
print(len(set(actors_list)))

第二个例子

我们再来看第二组例子，还是上图中的数据，如果我们想要统计各个分类的电影的数量，应该怎么做呢？核心思想是：

1. 先处理列表嵌套列表，将所有的分类统计出来；
2. 建立一个值全为0的数组，这个数组的行数等于电影数，列数等于分类数；
3. 在这个数组的列方向上进行求和，得出结果。

# coding=utf-8

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

file_path = "~/桌面/IMDB-Movie-Data.csv"
df = pd.read_csv(file_path)

# 新建临时列表，将数组中分类列读取
temp_list =  df["Genre"].str.split(",").tolist()
# 处理列表嵌套列表的结构，去除重复元素
Genre_list = set([i for j in temp_list for i in j])

# 新建一个统计数组，即上文所说的第二步
a = pd.DataFrame(np.zeros((df.shape[0], len(Genre_list))), columns=Genre_list, dtype=int)

# 赋值，将上述列表中对应的位置的值变为1
for i in range(len(temp_list)):
    a.loc[i, temp_list[i]] = 1

# 求和，统计每个分类的电影的数量
sum = a.sum(axis=0)
sum = sum.sort_values(ascending=False)

# 绘制条形统计图
_x = sum.index
_y = sum.values

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.yticks(range(max(sum.values)+50)[::50])

plt.bar(_x, _y)
plt.show()

结果如图：

这里有一个重要的问题，如果原始数据的行数特别多，再采用for循环进行行遍历就会耗费特别长的时间

解决办法见这里的第三个例子。