我有一个2项元组的列表，我想将它们转换为2个列表，其中第一个包含每个元组中的第一项，第二个包含第二项。

例如：

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

有内置的功能吗？

zip是它自己的逆！前提是您使用特殊的*运算符。

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

它的工作方式是通过调用zip参数：

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

…除了参数zip直接传递（在转换为元组之后）之外，因此不必担心参数数量太大。

你也可以

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

它应该更好地扩展。特别是如果Python除非需要，否则最好不要扩展列表推导。

（顺便说一句，它会组成一个2元组（一对）的列表，而不是一个元组列表，例如 zip。）

如果可以使用生成器而不是实际列表，则可以这样做：

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

生成器在您请求每个元素之前不会仔细检查列表，但是另一方面，它们会保留对原始列表的引用。

如果列表的长度不同，则可能不希望按照Patricks的答案使用zip。这有效：

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

但是使用不同的长度列表，zip会将每个项目截断为最短列表的长度：

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

您可以使用不带功能的map来用None填充空白结果：

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

zip（）稍快一些。

我喜欢在程序中使用zip(*iterable)（这是您要查找的代码）：

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

我发现unzip更具可读性。

>>> 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])

给出问题中的列表元组。

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

解压缩两个列表。

天真的方法

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

对于（潜在无限）可迭代的有限可迭代（例如list/ tuple/的序列str），效果很好

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

哪里

• n in ℕ，
• a_ij对应于-th可迭代的j-th元素i，

申请后transpose_finite_iterable我们得到

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

这种情况的Python示例，其中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)

但是我们不能transpose_finite_iterable再次使用它来返回原始的结构，iterable因为它result是有限迭代的无限迭代（tuple在我们的例子中是s）：

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

那么我们该如何处理呢？

...这是 deque

看完itertools.teefunction文档后，有一些Python配方可以通过一些修改来帮助解决我们的问题

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))

让我们检查

>>> 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

合成

现在我们可以定义通用函数来处理可迭代的可迭代对象，其中一些是有限的，而另一个则可以使用functools.singledispatch装饰器（例如）

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)

在有限非空可迭代项上的二元运算符类中，可以将其视为自身的逆（数学家称这种函数为“对合”）。

作为singledispatching 的奖励，我们可以处理numpy类似

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

然后像

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

注意

由于transpose返回迭代器，并且如果有人希望在OP中具有的tuple，list则可以通过map内置函数（例如

>>> 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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我已经添加推广解决方案lz包从0.5.0版本，可以像使用

>>> 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)]

聚苯乙烯

没有用于处理潜在无限迭代的潜在无限迭代的解决方案（至少很明显），但是这种情况并不常见。

这只是另一种实现方式，但是它对我有很大帮助，所以我在这里写下来：

具有以下数据结构：

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

导致：

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

我认为，将其解压缩并返回原始格式的更Python方式是：

x,y=zip(*XY)

但这返回一个元组，因此如果您需要一个列表，则可以使用：

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

考虑使用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]]     

因为它返回元组（并且可以使用大量内存），所以zip(*zipped)对我来说，这个技巧似乎比有用的还要聪明。

这是一个实际上将为您提供zip反函数的函数。

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

先前的答案都没有有效地提供所需的输出，即列表的元组，而不是元组的列表。对于前者，你可以使用与。区别在于：tuplemap

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])

此外，大多数以前的解决方案都假定使用Python 2.7，在Python 2.7中zip返回列表而不是迭代器。

对于Python 3.x，您需要将结果传递给诸如list或tuple耗尽迭代器的函数。对于内存高效的迭代器，您可以省略外部list和外部tuple调用各自的解决方案。

虽然zip(*seq)非常有用，但可能不适用于很长的序列，因为它将创建要传递的值的元组。例如，我一直在使用具有超过一百万个条目的坐标系，并且发现创建它的速度明显更快序列直接。

通用方法如下所示：

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)

但是，根据您要对结果执行的操作，收集的选择可能会产生很大的不同。在我的实际用例中，使用集而不使用内部循环比所有其他方法明显更快。

而且，正如其他人指出的那样，如果您要对数据集执行此操作，则可以改用Numpy或Pandas集合。

虽然numpy数组和熊猫可能是更可取的，但此函数模仿zip(*args)as时的行为unzip(args)。

允许在args迭代值时传递生成器。装饰cls和/或main_cls微管理容器初始化。

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