标签：一个 lis data 使用 .com 问题 返回 迭代 cut
你有一个数据序列，想利用一些规则从中提取出需要的值或者是缩短序列
最简单的过滤数据的方法，就是使用列表推导。
使用列表推导的一个潜在缺陷就是如果输入非常大的时候会产生一个非常大的结果集，对内存敏感时可以考虑使用生成器表达式迭代产生过滤元素
在过滤规则比较复杂不便于用简单的列表推导就写出来的情况下，这时可以考虑写成将规则写成一个函数，然后使用内建的 filter() 函数
还有过滤工具 itertools.compress()
lst=[1,4,-5,10,-7,2,3,-1] print([n for n in lst if n>0]) [1, 4, 10, 2, 3] #若考虑内存占用情况，则： result=[n for n in lst if n>0] for x in result: print(x) 1 4 10 2 3
filter()接收一个函数和一个序列。
filter()会把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
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) [‘1‘, ‘2‘, ‘-3‘, ‘4‘, ‘5‘] # 用filter()删除1~100的素数
compress 可用于对数据进行筛选，当 selectors 的某个元素为 true 时，则保留 data 对应位置的元素，否则去除
from itertools import compress print(list(compress("ABCDEF",[1,0,1,0,1,1]))) [‘A‘, ‘C‘, ‘E‘, ‘F‘] print(list(compress("ABCDEF",[True,False,True,False,True,True]))) [‘A‘, ‘C‘, ‘E‘, ‘F‘] 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] print(list(compress(addresses,[n>5 for n in counts]))) [‘5800 E 58TH‘, ‘1060 W ADDISON‘, ‘4801 N BROADWAY‘]
import math print([math.sqrt(n) for n in lst if n>0]) [1.0, 2.0, 3.1622776601683795, 1.4142135623730951, 1.7320508075688772]
print([n if n>0 else 0 for n in lst]) [1, 4, 0, 10, 0, 2, 3, 0] print([n if n<0 else ‘-‘ for n in lst]) [‘-‘, ‘-‘, -5, ‘-‘, -7, ‘-‘, ‘-‘, -1]
[PY3]——过滤数据——列表推导、filter()、itertools.compress()
标签：一个 lis data 使用 .com 问题 返回 迭代 cut
原文地址：http://www.cnblogs.com/snsdzjlz320/p/7200915.html
