サブ値に基づいてリストのリストの値を変更する方法

lista2 = [['100',9]]
for l in lista2:
    v = l[1] - 7
    c = 2
    while v > 0:
        l[1] = 7
        lista2.append([l[0]+"_"+str(c),min(v,7)])
        v -= 7
        c += 1
print(lista2)

主にコード内のいくつかの構文エラーと誤った名前の変数、あなたが要求したとおりに動作するはずです、これが動作しない場合はお知らせください。

素朴な解決策は、使用することですgroupby そしてシンプルなカウンター、ここに実用的なソリューションがあります：

In [1]: from itertools import groupby
In [2]: from collections import Counter
In [3]: whatever = [['060710080013011', 9],  ['060710080013011', 9],  ['060710080013011', 9],  ['060710080013011', 9],  ['06071008001
   ...: 3011', 9],  ['060710080013011', 9],  ['060710080013011', 9],  ['060710080013011', 9],  ['060710080013011', 9],  ['06071008001
   ...: 3033', 8],  ['060710080013033', 8],  ['060710080013033', 8],  ['060710080013033', 8],  ['060710080013033', 8],  ['06071008001
   ...: 3033', 8],  ['060710080013033', 8],  ['060710080013033', 8],  ['060710080021000', 15],  ['060710080021000', 15],  ['060710080
   ...: 021000', 15],  ['060710080021000', 15],  ['060710080021000', 15],  ['060710080021000', 15],  ['060710080021000', 15],  ['0607
   ...: 10080021000', 15],  ['060710080021000', 15],  ['060710080021000', 15],  ['060710080021000', 15],  ['060710080021000', 15],  [
   ...: '060710080021000', 15],  ['060710080021000', 15],  ['060710080021000', 15]]
In [7]: counter = []
    ...: # we use groupby to group the inner list by key, i.e. the first label
    ...: for key, grouped in groupby(whatever, lambda x: x[0]):
    ...:     # here, we decide if we need to append the label if the item counts great than multiple of 7
    ...:     for idx, item in enumerate(grouped):
    ...:         # to get the LABEL_INDEX as new keyed
                 keyed = key if int(idx / 7) == 0 else "{}_{}".format(key, int(idx / 7) + 1)
    ...:         counter.append(keyed)
    ...: # simply use a counter to re-count the new label items
    ...: counted = Counter(counter)
    ...: answer = []
    ...: for keyed in sorted(counted):
    ...:     for _ in range(counted[keyed]):
    ...:         answer.append([keyed, counted[keyed]])
    ...:
    ...: print(answer)
    ...:
    ...:
    ...:
    ...:
[['060710080013011', 7], ['060710080013011', 7], ['060710080013011', 7], ['060710080013011', 7], ['060710080013011', 7], ['060710080013011', 7], ['060710080013011', 7], ['060710080013011_2', 2], ['060710080013011_2', 2], ['060710080013033', 7], ['060710080013033', 7], ['060710080013033', 7], ['060710080013033', 7], ['060710080013033', 7], ['060710080013033', 7], ['060710080013033', 7], ['060710080013033_2', 1], ['060710080021000', 7], ['060710080021000', 7], ['060710080021000', 7], ['060710080021000', 7], ['060710080021000', 7], ['060710080021000', 7], ['060710080021000', 7], ['060710080021000_2', 7], ['060710080021000_2', 7], ['060710080021000_2', 7], ['060710080021000_2', 7], ['060710080021000_2', 7], ['060710080021000_2', 7], ['060710080021000_2', 7], ['060710080021000_3', 1]]

# arr is the input( list of list)
output = []
n = len(arr)
i=0
while i<n:
    ID, f = arr[i]
    mul = 1
    while mul*7 < f:
        if mul!=1:
            newID = ID + '_' + str(mul)
        else:
            newID = ID
        temp = [[newID,7] for j in range(7)]
        mul += 1
        output += temp
    rem = f - ((mul-1)*7)
    newID = ID +  '_' + str(mul)
    temp = [[newID, rem] for j in range(rem)]
    output += temp
    i += f
print(output)

上記のコードは、期待どおりの出力を提供します。

私の解決策は次のようになります。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(lst)
df.columns = ['ID', 'counter']
df.counter = df.groupby('ID').cumcount() // 7
df.loc[df.counter>0, 'ID'] += '_' + (df.counter + 1)[df.counter>0].astype(str)
df.counter = df.applymap(lambda id: (df.ID==id).sum())['ID']

それだけです-終了しました。

以下では、すべての手順を説明します。

パンダで処理するデータを準備するには、ライブラリをロードし、データをデータフレームに配置します。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(lst)
df.columns = ['ID', 'counter']

最初に、カウンターはデータセット内のIDの累積カウンターのモジュロ7に設定されます。これは、サイズ7のサブグループのインデックス作成に使用できます。

df['counter'] = df.groupby('ID').cumcount() // 7

これで、データセットは次のようになります。

                ID  counter
0   060710080013011        0
1   060710080013011        0
2   060710080013011        0
3   060710080013011        0
4   060710080013011        0
5   060710080013011        0
6   060710080013011        0
7   060710080013011        1
8   060710080013011        1
9   060710080013033        0
10  060710080013033        0
11  060710080013033        0
12  060710080013033        0
13  060710080013033        0
14  060710080013033        0
15  060710080013033        0
16  060710080013033        1
17  060710080021000        0
18  060710080021000        0
19  060710080021000        0
20  060710080021000        0
21  060710080021000        0
22  060710080021000        0
23  060710080021000        0
24  060710080021000        1
25  060710080021000        1
26  060710080021000        1
27  060710080021000        1
28  060710080021000        1
29  060710080021000        1
30  060710080021000        1
31  060710080021000        2

次に、IDを変更します。つまり、 counter>0 の場合のみ  既存のIDにアンダースコアが先行する文字列として「counter + 1」を追加します。

df.loc[df.counter>0, 'ID'] += '_' + (df.counter + 1)[df.counter>0].astype(str)

カウンターを目的のIDの合計に戻すには、各要素にラムダ関数を適用し、この要素のデータセット内のすべての出現の合計を返します。

df.counter = df.applymap(lambda id: (df.ID==id).sum())['ID']

次に、データセットは次のようになります。

                  ID  counter
0     060710080013011        7      
1     060710080013011        7      
2     060710080013011        7      
3     060710080013011        7      
4     060710080013011        7      
5     060710080013011        7      
6     060710080013011        7      
7   060710080013011_2        2      
8   060710080013011_2        2      
9     060710080013033        7      
10    060710080013033        7      
11    060710080013033        7      
12    060710080013033        7      
13    060710080013033        7      
14    060710080013033        7      
15    060710080013033        7      
16  060710080013033_2        1      
17    060710080021000        7      
18    060710080021000        7      
19    060710080021000        7      
20    060710080021000        7      
21    060710080021000        7      
22    060710080021000        7      
23    060710080021000        7      
24  060710080021000_2        7      
25  060710080021000_2        7      
26  060710080021000_2        7      
27  060710080021000_2        7      
28  060710080021000_2        7      
29  060710080021000_2        7      
30  060710080021000_2        7      
31  060710080021000_3        1