Python遍历嵌套列表并按条件处理元素的实现问题

数据结构说明 #

处理大数据集后生成嵌套列表act_all_fun，结构如下：

• 最外层：按星期几分组（示例仅展示前2天数据）
• 第二层：每天的时间条目列表
• 单个条目格式：[datetime.time对象, 数值, 标识字符串, 分组标识]

处理需求 #

遍历每个时间条目，按以下规则修改条目数值（第二个元素）：

1. 当条目数值为254时：
   • 统计当天内所有数值为254的条目中，第三个元素（标识字符串）的唯一值数量
   • 对每个唯一标识字符串的首次出现条目，将数值从254减1（即变为253）
2. 当条目数值不等于254时：
   • 统计当天内所有数值相同的条目中，第三个元素（标识字符串）的唯一值数量
   • 对每个唯一标识字符串的首次出现条目，将数值加30（比如数值15的首次出现条目变为45）

示例数据 #

import datetime

act_all_fun = [[[datetime.time(0, 0), 254, 'F37', 'd1'],
                [datetime.time(2, 0), 254, 'F7', 'd1'],
                [datetime.time(5, 0), 254, 'F17', 'd1'],
                [datetime.time(6, 30), 254, 'F37', 'd1'],
                [datetime.time(7, 0), 15, 'F37', 'd1'],
                [datetime.time(10, 0), 17, 'F37', 'd0'],
                [datetime.time(12, 0), 19, 'F37', 'd0'],
                [datetime.time(21, 0), 15, 'F7', 'd1'],
                [datetime.time(23, 0), 254, 'F37', 'd1']],
               [[datetime.time(0, 0), 254, 'F37', 'd1'],
                [datetime.time(1, 30), 254, 'F', 'd1'],
                [datetime.time(5, 0), 2, 'F7', 'd1'],
                [datetime.time(6, 30), 2, 'F37', 'd0'],
                [datetime.time(8, 0), 7, 'F37', 'd0'],
                [datetime.time(9, 15), 11, 'F', 'd0'],
                [datetime.time(10, 15), 15, 'F', 'd0'],
                [datetime.time(15, 30), 5, 'F37', 'd0'],
                [datetime.time(16, 15), 6, 'F', 'd0'],
                [datetime.time(19, 30), 9, 'F37', 'd0'],
                [datetime.time(23, 0), 254, 'F37', 'd1']]]

尝试的代码（未得到预期结果） #

for day in act_all_fun:
    for act in day:
        if act[1] in range(240,255) and act[2] not in [x[2] for x in day if x != act]:
            act[1] = act[1] - 1

试过扁平化列表、转为DataFrame等方法，均未解决问题，求正确实现方案。

正确实现方案 #

按天分组，分别记录每个规则下的已处理标识，遍历条目时判断是否为首次出现，再执行修改操作：

import datetime

def process_act_data(act_data):
    processed_data = []
    for day in act_data:
        # 记录当天内数值为254的已处理标识
        seen_254 = set()
        # 记录当天内非254数值对应的已处理标识（key为数值，value为标识集合）
        seen_other = {}
        
        processed_day = []
        for entry in day:
            time_val, num, tag, group = entry
            # 复制原条目避免修改原始数据，需直接修改原数据可操作entry
            new_entry = [time_val, num, tag, group]
            
            if num == 254:
                if tag not in seen_254:
                    new_entry[1] = num - 1
                    seen_254.add(tag)
            else:
                if num not in seen_other:
                    seen_other[num] = set()
                if tag not in seen_other[num]:
                    new_entry[1] = num + 30
                    seen_other[num].add(tag)
            
            processed_day.append(new_entry)
        processed_data.append(processed_day)
    return processed_data

# 处理数据
result = process_act_data(act_all_fun)

# 打印处理后的第一天数据示例
print("处理后的第一天数据：")
for item in result[0]:
    print(item)

代码说明 #

1. 按天维护两个记录集合：
   • seen_254：追踪当天数值为254的条目中已处理过的标识字符串
   • seen_other：字典结构，按数值分类追踪非254条目中已处理的标识字符串
2. 遍历条目时：
   • 数值为254：若标识未被记录，则修改数值并加入集合
   • 数值非254：先初始化对应数值的标识集合，再判断标识是否已处理，未处理则修改数值并加入集合
3. 代码默认生成新列表保存结果，若需修改原始数据，可直接操作entry而非创建new_entry

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HOSSAM