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Python cookbook(数据结构与算法)筛选及提取序列中元素的方法

程序员文章站 2022-08-11 17:23:59
本文实例讲述了Python筛选及提取序列中元素的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:提取出序列中的值或者根据某些标准对序列做删减 解决方案:列表推导式、生成器...

本文实例讲述了Python筛选及提取序列中元素的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

问题:提取出序列中的值或者根据某些标准对序列做删减

解决方案:列表推导式、生成器表达式、使用内建的filter()函数

1、列表推导式方法:存在一个潜在的缺点,如果输入数据非常大可能会产生一个庞大的结果,考虑到该问题,建议选择生成器表达式

# Examples of different ways to filter data
mylist = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1]
print('mylist=',mylist)
# 使用列表推导式
pos = [n for n in mylist if n > 0]
print('正数为:',pos)
neg = [n for n in mylist if n < 0]
print('负数为:',neg)

运行结果:

mylist= [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1]
正数为: [1, 4, 10, 2, 3]
负数为: [-5, -7, -1]

2、生成器表达式方法:

mylist = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1]
print('mylist=',mylist)
# 使用生成器表达式
pos = (n for n in mylist if n > 0)
print('生成器为',pos)
for x in pos:
 print(x)

运行结果:

mylist= [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1]
生成器为 <generator object <genexpr> at 0x02421FD0>
1
4
10
2
3

3、如果筛选标准无法简单表示在列表推导式或者生成器表达式中,比如筛选过程涉及一些异常处理或者更复杂的细节,可以考虑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。

values=['1','2','-3','-','N/A','4','5','%']
def is_int(val): #将处理筛选逻辑的代码放到单独的函数
 try:
  x=int(val)
  return True
 except ValueError:
  return False
ivals=list(filter(is_int,values)) #使用filter(func,list)进行过滤
print(ivals)

运行结果:

['1', '2', '-3', '4', '5']

filter(func,list)会创建一个迭代器,如果想要列表形式的结果,需使用list()将结果转为列表。

补充:

用新值替换掉不满足标准的值,而不是丢弃它们,可通过将筛选条件移到一个条件表达式中来轻松实现。

# Negative values clipped to 0
neg_clip = [n if n > 0 else 0 for n in mylist]
print('负数替换为0,结果:',neg_clip)
# Positive values clipped to 0
pos_clip = [n if n < 0 else 0 for n in mylist]
print('正数替换为0,结果:',pos_clip)
'''

运行结果:

mylist= [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1]
负数替换为0,结果: [1, 4, 0, 10, 0, 2, 3, 0]
正数替换为0,结果: [0, 0, -5, 0, -7, 0, 0, -1]

值得推荐的工具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。

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,就会非常有用。

# 采用筛选工具itertools.compress()
addresses = [
 '5412 N CLARK',
 '5148 N CLARK',
 '5800 E 58TH',
 '2122 N CLARK',
 '5645 N RAVENSWOOD',
 '1060 W ADDISON',
 '4801 N BROADWAY',
 '1039 W GRANVILLE',
]
counts = [ 0, 3, 10, 4, 1, 7, 6, 1]
from itertools import compress
more5 = [ n > 5 for n in counts ]
a = list(compress(addresses, more5))
print(a)

运行结果:

['5800 E 58TH', '1060 W ADDISON', '4801 N BROADWAY']

这里的关键是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。

filter()函数一样,正常情况下compress()函数返回一个迭代器,若需要返回列表则需使用list()将结果转为列表。

(代码摘自《Python Cookbook》)

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。