将带有 if 条件的 for 循环转换为列表推导式

问题描述

是否可以将给定代码中带有 if 条件的 for 循环转换为列表推导式？

    ListIndex = 0
    timeSeries = []
    Value = defaultValue
    dfLength = len(dfCont.index)

    for i in range(dfLength):
        if abs(dfCont.iloc[i,0] - occurance[ListIndex]) < 0.0001:
            Value = discreteValues[ListIndex]
            ListIndex = ListIndex + 1
        timeSeries.append(Value)

我尝试使用标准定义将此 for 循环压缩为列表理解，但它似乎不起作用。是否可以首先将这个 for 循环转换为列表理解？如果是，最好的方法是什么？

解决方法

我认为您不需要 ListIndex 变量，因为您可以从 enumerate

timeSeries = [discreteValues[idx] for idx,i in enumerate(dfLength) if abs(dfCont.iloc[i,0] - occurance[ListIndex]) < 0.0001]

,

使用 enumerate 获取索引和值。此外，您可以使用 else

设置默认值

[discreteValues[ListIndex] if abs(dfCont.iloc[i,0] - occurance[ListIndex]) < 0.0001 else defaultValue for ListIndex,i in enumerate(dfLength)]

,

不，我不相信您可以将其表达为列表推导式（至少，不会使理解/调试变得更糟）。

关键部分是您要在某些迭代中更新 Value 和 ListIndex，并且需要这些更新后的值保留到未来的迭代中。这并不是列表推导式的真正工作方式，因为它们旨在替换 map() 函数。基本形式为：

[f(x) for x in y if g(x)]

您的输出是一个 f(x) 返回值列表，并且不能依赖于早期传入的 x 值，除非 f 保持全局状态（这很粗糙；不要不要那样做）。