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小編給大家分享一下如何使用Python實現多條件篩選目標數據功能,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
具體如下:
python中提供了一些數據過濾功能,可以使用內建函數,也可以使用循環語句來判斷,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。可以有三種寫法:
第一種,使用內建函數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)
運行結果:
0 chic
2 menu
4 doesnt
5 scream
6 french
7 cuisine
Name: word, dtype: object
第三種,使用循環:
# -*- 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)
得到的結果都相同,如下:
['chic', 'menu', 'doesnt', 'scream', 'french', 'cuisine']
雖然結果相同,但是推薦第一、二種方法,因為這兩個方法速度更快。
以上是“如何使用Python實現多條件篩選目標數據功能”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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