如何在一个python循环中执行两个for循环？

Question

我不是想缩短这个：

for x in data1:
    for y in data2:
        *lines*

但要做到这一点：

for x in data1:
    *lines*

for y in data2:
    *lines*

进入这样的单个循环（x是来自数据1的行，y是仅来自数据2的行）：

for x,y in data1,data2:
    *lines*

这可能吗？我想在单个循环中拟合并预测朴素贝叶斯数据：

# group data by prodi
for no, dfx_prodi in dfx.groupby('prodi'):
    # implement naive bayes fit data
    bnb.fit(dfx_prodi[var], dfx_prodi['daftar_kembali'])

for no, dfy_prodi in dfy.groupby('prodi'):
    # implement naive bayes predict data
    y_pred = bnb.predict(dfy_prodi[var])

这是可行的，但结果似乎有点可疑，有没有办法在一个循环中完成这项工作，同时保持groupby

Answer 1

除非我误解了什么，否则您可以使用^{}函数，例如

for x,y in zip(x_list,y_list):
    print(x,y)

在你的情况下，这应该是

for (no, dfx_prodi), (no, dfy_prodi) in zip(dfx.groupby('prodi'), dfy.groupby('prodi')):
    # implement naive bayes fit data
    bnb.fit(dfx_prodi[var], dfx_prodi['daftar_kembali'])
    y_pred = bnb.predict(dfy_prodi[var])

Answer 2

如果两个列表（iterables）data1和data2的长度相同，则可以执行以下操作：

for x, y in zip(data1, data2):
    do_something(x, y)

zip从2个或更多的可编辑项创建元组（x，y）。如果data1和data2的长度不同，您可以查看itertools标准库中的zip_longest（它为缺少的项添加None值）