Python如何筛选序列中的元素的方法实现

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1713
收藏 0 赞 0 分享

本篇文章给大家带来的内容是关于Python如何筛选序列中的元素 ,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

1、需求

序列中含有一些数据,我们需要提取其中的值或根据某些标准对序列做删减,

2、解决方案

要筛选序列中的数据,通常最简单的方法是使用列表推导式。

例如:

myList=[1,4,-5,10,-7,2,3,-1]
print([n for n in myList if n>0])
print([n for n in myList if n<0])

结果:

[1, 4, 10, 2, 3]
[-5, -7, -1]

使用列表推导式的一个潜在缺点是如果原始输入非常大的话,这么做可能会产生一个庞大的结果。如果这是你需要考虑的问题,那么可以使用生成器表达式通过迭代的方法产生筛选结果,例如:

myList=[1,4,-5,10,-7,2,3,-1]
pos=(n for n in myList if n >0)
for x in pos:
  print(x)

结果:
1
4
10
2
3

有时候筛选的标准没法简单地表示在列表推导式或生成器表达式中。比如:假设筛选过程涉及异常处理或者其他一些复杂的细节。基于从,可以将处理筛选逻辑的代码放到单独的函数中,然后使用内建的filter()函数处理,示例如下:

values=['1','2','-3','-','4','N/A','5']
def is_int(val):
  try:
    x=int(val)
    return True
  except ValueError:
    return False
 
ivals=list(filter(is_int,values))
print(ivals)

结果:
['1', '2', '-3', '4', '5']

filter()创建了一个迭代器,因此如果我们想要的是列表形式的结果,请确保加上了list(),就像示例中那样。

3、分析

列表推导式和生成器表达式通常是用来筛选数据的最简单和最直接的方式。此外,它们也具有同时对数据做转换的能力。例如:

import math
myList=[1,4,-5,10,-7,2,3,-1]
print([math.sqrt(n) for n in myList if n>0])

结果:
[1.0, 2.0, 3.1622776601683795, 1.4142135623730951, 1.7320508075688772]

关于筛选数据,有一种情况是用新值替换掉不满足标准的值,而不是抛弃它们。例如。除了要找到正整数之外,我们也希望在指定范围内将不满足要求的值替换掉。通常,这可以通过将筛选条件迁移到一个条件表达式中来轻松实现,就像下面这样:

myList=[1,4,-5,10,-7,2,3,-1]
print([n if n>0 else 0 for n in myList])
print([n if n<0 else 0 for n in myList])

结果:
[1, 4, 0, 10, 0, 2, 3, 0]
[0, 0, -5, 0, -7, 0, 0, -1]

另一个值得一提的筛选工具是itertools.compress(),它接受一个可迭代对象以及一个布尔选择器序列作为输入。输出时,它会给出所有在相应的布尔选择器中为True的可迭代对象元素。如果想把对一个序列的筛选结果施加到另一个相关的序列上时,这就会非常有用。

例如:

from itertools import compress
address=[
'5412 N CLARK1',
'5148 N CLARK2',
'5800 E CLARK3',
'2122 N CLARK4',
'5645 M CLARK5',
'1060 W CLARK6',
]
counts=[0,3,10,4,1,7]
#构建一个列表,它相应的count值要大于5
more5=[n>5 for n in counts]
print(more5)
 
print(list(compress(address,more5)))

结果:
[False, False, True, False, False, True]
['5800 E CLARK3', '1060 W CLARK6']

这里的关键在于首先创建一个布尔序列,用来表示哪个元素可满足我们的条件,然后compress()函数挑选出满足布尔值为True的相应元素。

同filter()函数一样,正常情况下,compress()会返回一个迭代器。因此,如果需要的话,得使用list()将结果转为列表。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

更多精彩内容其他人还在看

Python常见加密模块用法分析【MD5,sha,crypt模块】

这篇文章主要介绍了Python常见加密模块用法,结合实例形式较为详细的分析了MD5,sha与crypt模块加密的相关实现方法与操作技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python向日志输出中添加上下文信息

这篇文章主要介绍了Python向日志输出中添加上下文信息的方法,非常不错,具有参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python实现的简单dns查询功能示例

这篇文章主要介绍了Python实现的简单dns查询功能,结合实例形式分析了Python基于socket模块的dns信息查询实现技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

利用Anaconda完美解决Python 2与python 3的共存问题

Anaconda 是 Python 的一个发行版,如果把 Python 比作 Linux,那么 Anancoda 就是 CentOS 或者 Ubuntu,下面这篇文章主要给大家介绍了利用Anaconda完美解决Python 2与python 3共存问题的相关资料,文中介绍的非常详
收藏 0 赞 0 分享

Python随机读取文件实现实例

这篇文章主要介绍了Python随机读取文件的相关资料,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

用生成器来改写直接返回列表的函数方法

下面小编就为大家带来一篇用生成器来改写直接返回列表的函数方法。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python爬虫入门教程--快速理解HTTP协议(一)

http协议是互联网里面最重要,最基础的协议之一,我们的爬虫需要经常和http协议打交道。下面这篇文章主要给大家介绍了关于python爬虫入门之快速理解HTTP协议的相关资料,文中介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
收藏 0 赞 0 分享

老生常谈Python进阶之装饰器

下面小编就为大家带来一篇老生常谈Python进阶之装饰器。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

浅谈Python基础之I/O模型

下面小编就为大家带来一篇浅谈Python基础之I/O模型。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python如何获取服务器硬件信息

这篇文章主要为大家详细介绍了python获取服务器硬件信息的相关代码,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
收藏 0 赞 0 分享
查看更多