序列中的數據，經常需要提取特定條件的數據，或減少序列中的數據。
常用的方式是使用列表生成式（list comprehension），如下：

>>> mylist = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1] >>> [n for n in mylist if n > 0] [1, 4, 10, 2, 3] >>> [n for n in mylist if n < 0] [-5, -7, -1]

用列表推導的一個潛在缺點是，如果原始輸入很大，它可能會產生大的結果。 如果這是一個問題，可以使用生成器表達式（generator expression）迭代生成過濾值。如下：

>>> pos = (n for n in mylist if n > 0) >>> pos <generator object <genexpr> at 0x10d6a4750> >>> for i in pos: ... print(i) ... 1 4 10 2 3

有些時候，過濾條件比價復雜，難以使用簡單的列表生成式或生成器表達式來過濾。比如說，過濾條件涉及到異常的處理或其他更復雜的情形。對于以上情況，我們可以將過濾條件的代碼放在單獨的函數中，然后使用內置的filter()。如下所示：

values = ['1', '2', '-3', '-', '4', 'N/A', '5']def is_int(val):try:x = int(val)return Trueexcept ValueError:return Falseivals = list(filter(is_int, values)) print(ivals) # Outputs ['1', '2', '-3', '4', '5']

filter()構造了一個迭代器，可以轉化為list或tuple等。
列表生成式和生成器表達式是最簡單的過濾序列元素的方式，在過濾的同時，也可以進行數據的重新構造和轉換。如下：

>>> mylist = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1] >>> import math >>> [math.sqrt(n) for n in mylist if n > 0] [1.0, 2.0, 3.1622776601683795, 1.4142135623730951, 1.7320508075688772] >>>

過濾的一種變體涉及用新值替換不符合標準的值而不是丟棄它們，如下：

>>> clip_neg = [n if n > 0 else 0 for n in mylist] >>> clip_neg [1, 4, 0, 10, 0, 2, 3, 0] >>> clip_pos = [n if n < 0 else 0 for n in mylist] >>> clip_pos

itertools模塊提供了一個compress()函數，也可以用于過濾序列元素。

函數參數為一個迭代器對象，一個Boolean過濾選擇器序列。作為輸出，它提供了其中選擇器中的相應元素為True的那些元素。如果你嘗試將一個序列的過濾結果應用于另一個相關序列，這可能很有用。如下所示：

>>> 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] >>> more5 [False, False, True, False, False, True, True, False] >>> list(compress(addresses, more5)) ['5800 E 58TH', '1060 W ADDISON', '4801 N BROADWAY'] >>>

轉載于:https://www.cnblogs.com/jeffrey-yang/p/11314243.html

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的过滤序列中的元素的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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