我明白你想要的效果：每次从features_time_domain获取一个包含4个数值的列表（对应均值、标准差、最大值、最小值），然后分别将这4个值追加到mean_list、std_list、max_list、min_list这四个独立列表中，同时希望代码简洁优雅，避免重复写4次append。

问题出在哪？ #

你原来用列表推导式的写法[x.append(y) for x,y in zip(feature_lists, features)]本身逻辑是对的，但从你的实际输出来看，大概率是循环执行时的细节出错：比如你可能不小心把整个features列表（而不是单个值）追加到了mean_list，或者feature_lists的初始化有问题（比如不是四个独立的空列表），也有可能每次循环中features的结构不符合预期。

正确的优雅实现方式 #

首先确保四个目标列表是独立初始化的空列表：

mean_list = []
std_list = []
max_list = []
min_list = []

然后在每次获取features后，用一个简单的for循环（比列表推导式更清晰，因为我们是做副作用操作，不是生成新列表）完成分配：

# 每次获取特征值
features = features_time_domain(values, column_name)
# 配对目标列表和特征值，逐个追加
for target_list, value in zip([mean_list, std_list, max_list, min_list], features):
    target_list.append(value)

如果坚持要用列表推导式（虽然不推荐用推导式做纯副作用操作，但语法上是可行的），可以写成：

[lst.append(val) for lst, val in zip([mean_list, std_list, max_list, min_list], features)]

但注意：这种写法会生成一个全是None的列表（因为append返回None），如果不需要这个列表，用普通for循环更合适。

验证效果 #

按照这个写法，每次循环后：

• features[0]会被追加到mean_list
• features[1]会被追加到std_list
• features[2]会被追加到max_list
• features[3]会被追加到min_list

最终就能得到你预期的输出格式：每个目标列表对应一类特征的所有历史值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marcusnh