Python實(shí)現(xiàn)多條件篩選目標(biāo)數(shù)據(jù)功能【測(cè)試可用】

更新時(shí)間：2018年06月13日 10:29:26 作者：layman2016

這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)多條件篩選目標(biāo)數(shù)據(jù)功能,結(jié)合實(shí)例形式總結(jié)分析了Python3使用內(nèi)建函數(shù)filter、pandas包以及for循環(huán)三種方法對(duì)比分析了列表進(jìn)行條件篩選操作相關(guān)實(shí)現(xiàn)技巧與運(yùn)行效率,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了Python實(shí)現(xiàn)多條件篩選目標(biāo)數(shù)據(jù)功能。分享給大家供大家參考，具體如下：

python中提供了一些數(shù)據(jù)過(guò)濾功能，可以使用內(nèi)建函數(shù)，也可以使用循環(huán)語(yǔ)句來(lái)判斷，或者使用pandas庫(kù)，當(dāng)然在有些情況下使用pandas是為了提高工作效率。舉例如下：

a = [('chic', 'JJ'), ('although', 'IN'), ('menu', 'JJ'), ('items', 'NNS'), ('doesnt', 'JJ'),
   ('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]

這里的a為一個(gè)list，列表中還有元組。每一個(gè)元組由單詞和其詞性組成，我們要篩選詞性為JJ何NN的單詞?？梢杂腥N寫(xiě)法：

第一種，使用內(nèi)建函數(shù)filter：

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python3
a = [('chic', 'JJ'), ('although', 'IN'), ('menu', 'JJ'), ('items', 'NNS'), ('doesnt', 'JJ'),
   ('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]
def filt_nn(data_text):
  nn_data = filter(lambda x: x[1] == 'NN'or x[1] == 'JJ', data_text)
#  print(list(nn_data))
  return list(nn_data)
print(filt_nn(a))

運(yùn)行結(jié)果：

[('chic', 'JJ'), ('menu', 'JJ'), ('doesnt', 'JJ'), ('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]

第二種，使用pandas包：

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python3
import pandas as pd
a = [('chic', 'JJ'), ('although', 'IN'), ('menu', 'JJ'), ('items', 'NNS'), ('doesnt', 'JJ'),
   ('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]
data = pd.DataFrame(a, columns=['word', 'ps'])
print(data[data.ps.isin(['JJ', 'NN'])].word)

運(yùn)行結(jié)果：

0       chic
2       menu
4     doesnt
5     scream
6     french
7    cuisine
Name: word, dtype: object

第三種，使用循環(huán)：

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python3
a = [('chic', 'JJ'), ('although', 'IN'), ('menu', 'JJ'), ('items', 'NNS'), ('doesnt', 'JJ'),
   ('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]
absd = []
for i in a:
  if i[1] == 'NN' or i[1] == 'JJ':
    absd.append(i[0])
print(absd)

得到的結(jié)果都相同，如下：