Python實現(xiàn)多條件篩選目標數(shù)據(jù)功能【測試可用】
本文實例講述了Python實現(xiàn)多條件篩選目標數(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)過濾功能,可以使用內(nèi)建函數(shù),也可以使用循環(huán)語句來判斷,或者使用pandas庫,當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list,列表中還有元組。每一個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:
['chic', 'menu', 'doesnt', 'scream', 'french', 'cuisine']
雖然結(jié)果相同,但是推薦第一、二種方法,因為這兩個方法速度更快。
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希望本文所述對大家Python程序設(shè)計有所幫助。
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