从dataframe列中的列表创建成对嵌套列表，其中第一对的结束元素应为下一对的开始元素

Question

我在geodataframe中有一个数据，如图所示。 它包含一个名为邻里_list的列，其中包含路线的所有邻里代码的列表。我想要的是创建一个嵌套列表，其中第一对的结束元素应该是下一对的开始元素，因为我想要生成一个OD定向网络（用于生成边），顺序在这里也很重要

为了更清楚一点，这里有一些代码

这里是一条来自数据帧的记录，我尝试了一些bodge方法来获得期望的结果

list= [15,30,9,7,8]
new_list=[]
for i in range(len(list)-1):
    new_list.append(list[i])
    new_list.append(list[i+1])

上面的代码给出了一个组合列表，然后我把它分解成我需要的两个对

chunks = [new_list[x:x+2] for x in range(0, len(new_list), 2)]
chunks

实际数据为[15,30,9,7,8] 期望的输出是[[15,30]，[30,9]，[9,7]，[7,8]]

我刚刚从这里的答案中找出了上面的代码 Split a python list into other "sublists" i.e smaller lists

然而现在真正的问题是如何在熊猫身上应用它

到目前为止，我正试图改变这里提到的一些东西 https://chrisalbon.com/python/data_wrangling/pandas_list_comprehension/

这里有一些不完整的代码，我不确定它是否正确，但我想如果我能从邻里列表列的每一行中获得列表项的长度，那么也许我可以完成

for row in df['neighbourhood_list']:
    for i in range ??HOW TO GET range(len) of each row??
    new.append(row[i])
    new.append(row[i+1])

注意：作为外行，我不知道嵌套循环或lambda函数是如何工作的，也不知道是否有任何可用的pandas函数来执行此任务。 我想的另一件事是stackoverflow中也提到过类似的东西，但仍然是如何获得每行列表的长度，即使我尝试先创建一个函数，然后将它应用到我的列中

df[["YourColumns"]].apply(someFunction)

如果问题需要进一步澄清，请提前道歉（如果需要，我可以提供问题的更多细节）

非常感谢

Answer 1

我的最佳猜测是，您正在尝试创建一列，其中包含一列列表中的有序对列表。如果是这样的话，像这样的方法应该会奏效：

编辑

根据您的描述，您的“邻居列表”列还不是列表，而是字符串。添加此行以将列项目转换为列表，然后运行pairs apply

df['neighbourhood_list']=df['neighbourhood_list'].apply(lambda row: row.split(','))
df['pairs'] = df['neighbourhood_list'].apply(lambda row: [[row[i],row[i+1]] for i in range(len(row)-1)])

如果我有误解，请让我知道，我会尝试作出相应的调整

Answer 2

从您发布的描述来看，您所要做的似乎只是从有序的节点列表中获取图形边列表。首先，它有助于使用现有的方法将配对简化为一个简单的表达式。在这种情况下，我建议zip：

stops = [15,30,9,7,8]
list(zip(stops, stops[1:]))

输出：

[(15, 30), (30, 9), (9, 7), (7, 8)]

注意，我更改了变量名：使用内置类型作为变量名是一个baaaad想法。它会禁用您引用该类型的某些功能

---

现在，您只需要将其包装在一个简单的列表达式中。在任何PANDAS教程中，您都可以找到有关将df["neighourhood_list"]用作系列表达式的适当说明