Ho un elenco di tuple a 2 elementi e vorrei convertirle in 2 elenchi in cui il primo contiene il primo elemento in ciascuna tupla e il secondo elenco contiene il secondo elemento.

Per esempio:

original = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
# and I want to become...
result = (['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4])

Esiste una funzione integrata che lo fa?

zipè il suo contrario! A condizione di utilizzare l'operatore speciale *.

>>> zip(*[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)])
[('a', 'b', 'c', 'd'), (1, 2, 3, 4)]

Il modo in cui funziona è chiamando zipcon gli argomenti:

zip(('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4))

... tranne per il fatto che gli argomenti vengono passati zipdirettamente (dopo essere stati convertiti in una tupla), quindi non è necessario preoccuparsi che il numero di argomenti diventi troppo grande.

Potresti anche fare

result = ([ a for a,b in original ], [ b for a,b in original ])

Si dovrebbe scalare meglio. Soprattutto se Python riesce a non espandere la comprensione dell'elenco a meno che non sia necessario.

(Per inciso, crea una 2 tupla (coppia) di elenchi, piuttosto che un elenco di tuple, come zipfa.

Se i generatori invece degli elenchi effettivi sono ok, ciò farebbe quanto segue:

result = (( a for a,b in original ), ( b for a,b in original ))

I generatori non sgranocchiano l'elenco finché non chiedi ogni elemento, ma d'altra parte mantengono i riferimenti all'elenco originale.

Se hai elenchi che non hanno la stessa lunghezza, potresti non voler usare zip come per la risposta di Patricks. Questo funziona:

>>> zip(*[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)])
[('a', 'b', 'c', 'd'), (1, 2, 3, 4)]

Ma con elenchi di lunghezze diverse, zip tronca ogni elemento alla lunghezza dell'elenco più breve:

>>> zip(*[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', )])
[('a', 'b', 'c', 'd', 'e')]

Puoi usare la mappa senza alcuna funzione per riempire i risultati vuoti con Nessuno:

>>> map(None, *[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', )])
[('a', 'b', 'c', 'd', 'e'), (1, 2, 3, 4, None)]

zip () è comunque leggermente più veloce.

Mi piace usare zip(*iterable)(che è il pezzo di codice che stai cercando) nei miei programmi così:

def unzip(iterable):
    return zip(*iterable)

Trovo unzippiù leggibile.

>>> original = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> tuple([list(tup) for tup in zip(*original)])
(['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4])

Fornisce una tupla di elenchi come nella domanda.

list1, list2 = [list(tup) for tup in zip(*original)]

Disimballa i due elenchi.

Approccio ingenuo

def transpose_finite_iterable(iterable):
    return zip(*iterable)  # `itertools.izip` for Python 2 users

funziona bene per iterabili finiti (es. sequenze come list/ tuple/ str) di iterabili (potenzialmente infiniti) che possono essere illustrati come

| |a_00| |a_10| ... |a_n0| |
| |a_01| |a_11| ... |a_n1| |
| |... | |... | ... |... | |
| |a_0i| |a_1i| ... |a_ni| |
| |... | |... | ... |... | |

dove

• n in ℕ,
• a_ijcorrisponde a j-th element of i-th iterable,

e dopo l'applicazione transpose_finite_iterableotteniamo

| |a_00| |a_01| ... |a_0i| ... |
| |a_10| |a_11| ... |a_1i| ... |
| |... | |... | ... |... | ... |
| |a_n0| |a_n1| ... |a_ni| ... |

Esempio Python di tale caso in cui a_ij == j,n == 2

>>> from itertools import count
>>> iterable = [count(), count()]
>>> result = transpose_finite_iterable(iterable)
>>> next(result)
(0, 0)
>>> next(result)
(1, 1)

Ma non possiamo usarlo di transpose_finite_iterablenuovo per tornare alla struttura dell'originale iterableperché resultè un iterabile infinito di iterabili finiti ( tuples nel nostro caso):

>>> transpose_finite_iterable(result)
... hangs ...
Traceback (most recent call last):
  File "...", line 1, in ...
  File "...", line 2, in transpose_finite_iterable
MemoryError

Quindi, come possiamo affrontare questo caso?

... e qui arriva il deque

Dopo aver dato un'occhiata ai documenti di itertools.teefunzione , c'è la ricetta di Python che con alcune modifiche può aiutare nel nostro caso

def transpose_finite_iterables(iterable):
    iterator = iter(iterable)
    try:
        first_elements = next(iterator)
    except StopIteration:
        return ()
    queues = [deque([element])
              for element in first_elements]

    def coordinate(queue):
        while True:
            if not queue:
                try:
                    elements = next(iterator)
                except StopIteration:
                    return
                for sub_queue, element in zip(queues, elements):
                    sub_queue.append(element)
            yield queue.popleft()

    return tuple(map(coordinate, queues))

controlliamo

>>> from itertools import count
>>> iterable = [count(), count()]
>>> result = transpose_finite_iterables(transpose_finite_iterable(iterable))
>>> result
(<generator object transpose_finite_iterables.<locals>.coordinate at ...>, <generator object transpose_finite_iterables.<locals>.coordinate at ...>)
>>> next(result[0])
0
>>> next(result[0])
1

Sintesi

Ora possiamo definire una funzione generale per lavorare con iterabili di iterabili di cui sono finiti e altri potenzialmente potenzialmente infiniti usando functools.singledispatchdecorator come

from collections import (abc,
                         deque)
from functools import singledispatch


@singledispatch
def transpose(object_):
    """
    Transposes given object.
    """
    raise TypeError('Unsupported object type: {type}.'
                    .format(type=type))


@transpose.register(abc.Iterable)
def transpose_finite_iterables(object_):
    """
    Transposes given iterable of finite iterables.
    """
    iterator = iter(object_)
    try:
        first_elements = next(iterator)
    except StopIteration:
        return ()
    queues = [deque([element])
              for element in first_elements]

    def coordinate(queue):
        while True:
            if not queue:
                try:
                    elements = next(iterator)
                except StopIteration:
                    return
                for sub_queue, element in zip(queues, elements):
                    sub_queue.append(element)
            yield queue.popleft()

    return tuple(map(coordinate, queues))


def transpose_finite_iterable(object_):
    """
    Transposes given finite iterable of iterables.
    """
    yield from zip(*object_)

try:
    transpose.register(abc.Collection, transpose_finite_iterable)
except AttributeError:
    # Python3.5-
    transpose.register(abc.Mapping, transpose_finite_iterable)
    transpose.register(abc.Sequence, transpose_finite_iterable)
    transpose.register(abc.Set, transpose_finite_iterable)

che può essere considerato come proprio inverso (i matematici chiamano questo tipo di funzioni "involuzioni" ) in classe di operatori binari su iterabili non vuoti finiti.

Come bonus di singledispatching possiamo gestire numpyarray come

import numpy as np
...
transpose.register(np.ndarray, np.transpose)

e poi usalo come

>>> array = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> array
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> transpose(array)
array([[0, 2],
       [1, 3]])

Nota

Dal momento che transposerestituisce iteratori e se qualcuno vuole avere una tupledi lists come in OP - questo può essere fatto in aggiunta con mapla funzione incorporata come

>>> original = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> tuple(map(list, transpose(original)))
(['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4])

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Ho aggiunto una soluzione generalizzata al lzpacchetto dalla 0.5.0versione che può essere utilizzata come

>>> from lz.transposition import transpose
>>> list(map(tuple, transpose(zip(range(10), range(10, 20)))))
[(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), (10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19)]

PS

Non esiste una soluzione (almeno ovvia) per la gestione di iterabili potenzialmente infiniti di iterabili potenzialmente infiniti, ma questo caso è però meno comune.

È solo un altro modo di farlo, ma mi ha aiutato molto, quindi lo scrivo qui:

Avere questa struttura di dati:

X=[1,2,3,4]
Y=['a','b','c','d']
XY=zip(X,Y)

Con il risultato di:

In: XY
Out: [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd')]

Il modo più pitone di decomprimerlo e tornare all'originale è questo secondo me:

x,y=zip(*XY)

Ma questo restituisce una tupla, quindi se hai bisogno di un elenco puoi usare:

x,y=(list(x),list(y))

Prendi in considerazione l'utilizzo di more_itertools.unzip :

>>> from more_itertools import unzip
>>> original = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> [list(x) for x in unzip(original)]
[['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4]]     

Dal momento che restituisce tuple (e può usare tonnellate di memoria), il zip(*zipped)trucco mi sembra più intelligente che utile.

Ecco una funzione che ti darà effettivamente il contrario di zip.

def unzip(zipped):
    """Inverse of built-in zip function.
    Args:
        zipped: a list of tuples

    Returns:
        a tuple of lists

    Example:
        a = [1, 2, 3]
        b = [4, 5, 6]
        zipped = list(zip(a, b))

        assert zipped == [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

        unzipped = unzip(zipped)

        assert unzipped == ([1, 2, 3], [4, 5, 6])

    """

    unzipped = ()
    if len(zipped) == 0:
        return unzipped

    dim = len(zipped[0])

    for i in range(dim):
        unzipped = unzipped + ([tup[i] for tup in zipped], )

    return unzipped

Nessuna delle risposte precedenti fornisce in modo efficiente l'output richiesto, che è una tupla di elenchi , piuttosto che un elenco di tuple . Per il primo, puoi usare tuplecon map. Ecco la differenza:

res1 = list(zip(*original))              # [('a', 'b', 'c', 'd'), (1, 2, 3, 4)]
res2 = tuple(map(list, zip(*original)))  # (['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4])

Inoltre, la maggior parte delle soluzioni precedenti presuppone Python 2.7, in cui ziprestituisce un elenco anziché un iteratore.

Per Python 3.x, dovrai passare il risultato a una funzione come listo tupleper esaurire l'iteratore. Per gli iteratori efficienti in termini di memoria, è possibile omettere l'esterno liste tuplerichiedere le rispettive soluzioni.

Sebbene zip(*seq)sia molto utile, potrebbe non essere adatto a sequenze molto lunghe in quanto creerà una tupla di valori da trasmettere. Ad esempio, ho lavorato con un sistema di coordinate con oltre un milione di voci e lo trovo significativamente più veloce da creare le sequenze direttamente.

Un approccio generico sarebbe qualcosa del genere:

from collections import deque
seq = ((a1, b1, …), (a2, b2, …), …)
width = len(seq[0])
output = [deque(len(seq))] * width # preallocate memory
for element in seq:
    for s, item in zip(output, element):
        s.append(item)

Ma, a seconda di cosa vuoi fare con il risultato, la scelta della collezione può fare una grande differenza. Nel mio caso d'uso reale, usando set e nessun loop interno, è notevolmente più veloce di tutti gli altri approcci.

E, come altri hanno notato, se lo fai con set di dati, potrebbe avere senso usare invece le raccolte Numpy o Pandas.

Mentre matrici e panda intorpiditi possono essere preferibili, questa funzione imita il comportamento di zip(*args)quando chiamato come unzip(args).

Consente il passaggio dei generatori argsmentre scorre i valori. Decorare clse / o main_clsmicro gestire l'inizializzazione del contenitore.

def unzip(items, cls=list, main_cls=tuple):
    """Zip function in reverse.

    :param items: Zipped-like iterable.
    :type  items: iterable

    :param cls: Callable that returns iterable with callable append attribute.
        Defaults to `list`.
    :type  cls: callable, optional

    :param main_cls: Callable that returns iterable with callable append
        attribute. Defaults to `tuple`.
    :type  main_cls: callable, optional

    :returns: Unzipped items in instances returned from `cls`, in an instance
        returned from `main_cls`.

    :Example:

        assert unzip(zip(["a","b","c"],[1,2,3])) == (["a","b",c"],[1,2,3])
        assert unzip([("a",1),("b",2),("c",3)]) == (["a","b","c"],[1,2,3])
        assert unzip([("a",1)], deque, list) == [deque(["a"]),deque([1])]
        assert unzip((["a"],["b"]), lambda i: deque(i,1)) == (deque(["b"]),)
    """
    items = iter(items)

    try:
        i = next(items)
    except StopIteration:
        return main_cls()

    unzipped = main_cls(cls([v]) for v in i)

    for i in items:
        for c,v in zip(unzipped,i):
            c.append(v)

    return unzipped