您的代码对我来说似乎相对优雅。如果你想坚持使用str(key)
,那么你可以通过列表理解来简化它:
mlca=MultiLCA("my_calculation_setup")
dfresults = pd.DataFrame(mlca.results, columns=mlca.methods)
dfresults['fu'] = [str(key) for demand in mlca.func_units for key in demand]
dfresults.set_index('fu', inplace=True)
请注意,这仅在您的需求词典各有一个活动时才有效。您可能会遇到一个需求字典有两个活动(如LCA({'foo': 1, 'bar': 2})
)的情况,这会失败,因为fu
列表中的元素太多。
如果您确实知道每个需求只有一个活动,那么您可以制作一个稍微好一点的数据框,如下所示:
mlca=MultiLCA("my_calculation_setup")
scores = pd.DataFrame(mlca.results, columns=mlca.methods)
as_activities = [
(get_activity(key), amount)
for dct in mlca.func_units
for key, amount in dct.items()
]
nicer_fu = pd.DataFrame(
[
(x['database'], x['code'], x['name'], x['location'], x['unit'], y)
for x, y in as_activities
],
columns=('Database', 'Code', 'Name', 'Location', 'Unit', 'Amount')
)
nicer = pd.concat([nicer_fu, scores], axis=1)
但是,在一般情况下,数据帧并不适合计算设置。当需求字典有多个活动时,没有很好的方法可以将其“压缩”成一维或一行。