调用多个列表python的循环中的函数

Question

我用python编写了一个函数，它接受三个输入变量。现在，我想对每个输入变量的项列表调用函数。所以函数调用是这样的：

 call_function('cat', 'brown', 2)

名单如下：

 category_list = ['cat', 'dog', 'squirrel']
 color_list = ['brown', 'black']
 age = [1,2,3]

现在，我想对每个项目运行函数。因此，它应该返回猫，棕色和1，然后猫，棕色和2，然后猫，棕色和3，然后猫，黑色和1，然后猫，黑色和2，然后猫，黑色和3，然后做同样的狗，然后松鼠。我知道我需要在一个循环中调用这个函数，但是我尝试并失败了几次。有人能帮我吗？

Answer 1

使用itertools，它为您完成了任务，调用product函数非常简单。

将变量作为参数提供给itertools.product(....))，然后list()响应。

代码

import itertools
category_list = ['cat', 'dog', 'squirrel']
color_list = ['brown', 'black']
age = [1,2,3]

def call_function(category, color, age):
    print(category, color, age)


combinations = list(itertools.product(category_list, color_list, age))
for combintaion in combinations:
    call_function(combintaion[0], combintaion[1], combintaion[2])

输出

cat brown 1
cat brown 2
cat brown 3
cat black 1
cat black 2
cat black 3
dog brown 1
dog brown 2
dog brown 3
dog black 1
dog black 2
dog black 3
squirrel brown 1
squirrel brown 2
squirrel brown 3
squirrel black 1
squirrel black 2
squirrel black 3

证明

测试这里

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迭代工具中的方法代码

def product(*args, repeat=1):
    # product('ABCD', 'xy') --> Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy
    # product(range(2), repeat=3) --> 000 001 010 011 100 101 110 111
    pools = [tuple(pool) for pool in args] * repeat
    result = [[]]
    for pool in pools:
        result = [x+[y] for x in result for y in pool]
    for prod in result:
        yield tuple(prod)

Answer 2

下面是另一种方法，在使用pd.apply创建数据后使用itertools.product

import itertools  

category_list = ['cat', 'dog', 'squirrel']
color_list = ['brown', 'black']
age = [1,2,3]

df=pd.DataFrame.from_records(
    list(itertools.product(
        category_list, color_list, age
    )), columns=['category', 'color', 'age'])

df.apply(lambda row: call_function(row['category'], row['color'], row['age']), axis=1)

结果：

cat brown 1
cat brown 2
cat brown 3
cat black 1
cat black 2
cat black 3
dog brown 1
dog brown 2
dog brown 3
dog black 1
dog black 2
dog black 3
squirrel brown 1
squirrel brown 2
squirrel brown 3
squirrel black 1
squirrel black 2
squirrel black 3

如果函数名为MY_FUNCTION

df.apply(lambda row: MY_FUNCTION(row['category'], row['color'], row['age']), axis=1)

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Answer 3

我通过循环调用函数来解决这个问题。我确信有一种更有效/更优雅的方法可以做到这一点，但是由于我的df和列表都很小，所以效果很好。想发布我的解决方案，为那些正在工作的小名单和有类似的问题。当然，改善建议是受欢迎的。

for i in category_list: 
    for j in color_list: 
        for k in age: 
            call_function(i,j,k)