如何使用Pandas将列表的列表与TSV文件按ID合并？

当然可以用Pandas直接完成这个合并操作，而且步骤很清晰，我帮你梳理一下实现过程：

步骤1：准备工作，导入依赖库 #

首先我们需要导入pandas和ast（用来处理TSV里的字符串格式列表）：

import pandas as pd
import ast

步骤2：将mylist转换为DataFrame #

把你的嵌套列表转换成Pandas的DataFrame，方便后续合并操作：

mylist = [[9, ["nuts", "fruits"]], [12, ["france", "italy", "rome", "paris"]], [18, ["cat", "dog", "parrot", "rabbit", "cow"]], [19, ["ebay", "wish"]]]
# 给DataFrame指定列名，方便后续匹配
df_list = pd.DataFrame(mylist, columns=["ID", "Original_List"])

步骤3：读取并处理TSV文件 #

读取TSV的时候，注意Category列里的内容是字符串形式的列表，我们需要把它转换成实际的Python列表类型，否则合并后还是字符串格式：

# 读取TSV文件，你原来的参数已经很合适了
df_input = pd.read_csv("myinput.tsv", header=0, delimiter="\t", quoting=3)
# 用ast.literal_eval把字符串转成真实的列表
df_input["Category"] = df_input["Category"].apply(ast.literal_eval)

步骤4：按ID合并两个DataFrame #

使用merge方法，基于ID列完成匹配合并，这里用how="left"可以保证保留mylist里的所有ID（如果TSV里有缺失ID的话也不会丢失原数据）：

merged_df = pd.merge(df_list, df_input, on="ID", how="left")

步骤5：转换为目标嵌套列表格式 #

最后把合并后的DataFrame转换成你需要的嵌套列表即可：

my_output = merged_df.values.tolist()
# 打印结果看看是不是你想要的
print(my_output)

执行完这些代码后，得到的my_output就和你预期的结果完全一致啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EmJ