python-进阶教程-对列表中的元素进行筛选

本文主要介绍根据给定条件对列表中的元素进行筛序，剔除异常数据，并介绍列表推导式和生成表达式两种方法。。

1.列表推导式（list comprehension）

mylist = [1, 2, 3, -4, -5, 6, 7, 8, 9] positive_list = [n for n in mylist if n > 0 ] print(positive_list) #result:[1, 2, 3, 6, 7, 8, 9] 优点：简单。列表推导式的实现非常简单，在数据量不大的情况下很实用。

缺点：占用内存大。由于列表推导式采用for循环一次性处理所有数据，当原始输入非常大的情况下，需要占用大量的内存空间。

2.生成器表达式

mylist = [1, 2, 3, -4, -5, 6, 7, 8, 9] pos = (n for n in mylist if n > 0 ) print(pos) for x in pos: print(x) 其中的pos是我们构建的一个生成器，通过print()函数可以证实：<generator object <genexpr> at 0x000000DD6A9D0200>

相比于列表推导式，生成器表达式每次只处理一个数据，而不是处理整个数据结构，因此更加节约内存。

结论：处理少量数据用列表推导式，处理大量数据用生成器表达式

3.更复杂的筛选条件

有的时候筛选的标准并非如此简单，甚至涉及到异常处理等细节，这个时候可以先将复杂的筛选条件写入函数，该函数返回bool值，然后利用Python内建filter()函数进行处理。

values = [‘1′,’-123′, ‘N/A’, ‘-‘, ‘+369’, ‘hello’]

def is_int(val): try: x = int(val) return True except ValueError: return False

ivals = list(filter(is_int, values)) print(ivals) #result:[‘1’, ‘-123’, ‘+369’] 利用int()转换函数和异常处理函数实现的对int型数据的判断；

filter()函数创建了一个迭代器，前面的list是将该迭代器转换为list数据。

4.实用操作

在使用列表推导式和生成器表达式筛选数据的过程，还可以附带着进行数据的处理工作。

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

neg_clip = [n**2 if n > 0 else 0 for n in mylist] print(neg_clip) #result:[1, 16, 0, 100, 0, 4, 9, 0]

import math pos_clip = [n if n < 0 else math.sqrt(n) for n in mylist] print(pos_clip) #result:[1.0, 2.0, -5, 3.1622776601683795, -7, 1.4142135623730951, 1.7320508075688772, -1] 另外，介绍一个筛选工具：itertools.compress()，

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 ] print(more5) #result:[False, False, True, False, False, True, True, False] a = list(compress(addresses, more5)) print(a) #result:[‘5800 E 58TH’, ‘1060 W ADDISON’, ‘4801 N BROADWAY’] 这里的more5将大于5的值替换为True，其余替换为False。

itertools.compress(data, selectors)：该函数会根据selectors中元素的bool值筛选data对应位置的元素，并返回一个迭代器。因此，需要对返回值取list才能查看结果。

相比于filter()函数，itertools.compress()形式更简单，不需要构建额外的函数。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「shangyj17」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_17753903/article/details/85395502