Python怎么篩選序列中的元素

小編給大家分享一下Python怎么篩選序列中的元素，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

1、需求

序列中含有一些數據，我們需要提取其中的值或根據某些標準對序列做刪減，

2、解決方案

要篩選序列中的數據，通常最簡單的方法是使用列表推導式。

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])

結果：

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

使用列表推導式的一個潛在缺點是如果原始輸入非常大的話，這么做可能會產生一個龐大的結果。如果這是你需要考慮的問題，那么可以使用生成器表達式通過迭代的方法產生篩選結果，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)

結果：
1
4
10
2
3

有時候篩選的標準沒法簡單地表示在列表推導式或生成器表達式中。比如：假設篩選過程涉及異常處理或者其他一些復雜的細節。基于從，可以將處理篩選邏輯的代碼放到單獨的函數中，然后使用內建的filter()函數處理，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)

結果：
['1', '2', '-3', '4', '5']

filter()創建了一個迭代器，因此如果我們想要的是列表形式的結果，請確保加上了list()，就像示例中那樣。

3、分析

列表推導式和生成器表達式通常是用來篩選數據的最簡單和最直接的方式。此外，它們也具有同時對數據做轉換的能力。例如：

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

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

關于篩選數據，有一種情況是用新值替換掉不滿足標準的值，而不是拋棄它們。例如。除了要找到正整數之外，我們也希望在指定范圍內將不滿足要求的值替換掉。通常，這可以通過將篩選條件遷移到一個條件表達式中來輕松實現，就像下面這樣：

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])

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

另一個值得一提的篩選工具是itertools.compress()，它接受一個可迭代對象以及一個布爾選擇器序列作為輸入。輸出時，它會給出所有在相應的布爾選擇器中為True的可迭代對象元素。如果想把對一個序列的篩選結果施加到另一個相關的序列上時，這就會非常有用。

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]
#構建一個列表，它相應的count值要大于5
more5=[n>5 for n in counts]
print(more5)
 
print(list(compress(address,more5)))

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

這里的關鍵在于首先創建一個布爾序列，用來表示哪個元素可滿足我們的條件，然后compress()函數挑選出滿足布爾值為True的相應元素。

同filter()函數一樣，正常情況下，compress()會返回一個迭代器。因此，如果需要的話，得使用list()將結果轉為列表。

看完了這篇文章，相信你對“Python怎么篩選序列中的元素”有了一定的了解，如果想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！