Python实现多条件筛选目标数据功能【测试可用】
本文实例讲述了Python实现多条件筛选目标数据功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
python中提供了一些数据过滤功能，可以使用内建函数，也可以使用循环语句来判断，或者使用pandas库，当然在有些情况下使用pandas是为了提高工作效率。举例如下：
a=[('chic','JJ'),('although','IN'),('menu','JJ'),('items','NNS'),('doesnt','JJ'),
('scream','NN'),('french','JJ'),('cuisine','NN')]
这里的a为一个list，列表中还有元组。每一个元组由单词和其词性组成，我们要筛选词性为JJ何NN的单词。可以有三种写法：
第一种，使用内建函数filter：
#-*-coding:utf-8-*-
#!python3
a=[('chic','JJ'),('although','IN'),('menu','JJ'),('items','NNS'),('doesnt','JJ'),
('scream','NN'),('french','JJ'),('cuisine','NN')]
deffilt_nn(data_text):
nn_data=filter(lambdax:x[1]=='NN'orx[1]=='JJ',data_text)
#print(list(nn_data))
returnlist(nn_data)
print(filt_nn(a))
运行结果：
[('chic','JJ'),('menu','JJ'),('doesnt','JJ'),('scream','NN'),('french','JJ'),('cuisine','NN')]
第二种，使用pandas包：
#-*-coding:utf-8-*-
#!python3
importpandasaspd
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)
运行结果：
0 chic
2 menu
4 doesnt
5 scream
6 french
7 cuisine
Name:word,dtype:object
第三种，使用循环：
#-*-coding:utf-8-*-
#!python3
a=[('chic','JJ'),('although','IN'),('menu','JJ'),('items','NNS'),('doesnt','JJ'),
('scream','NN'),('french','JJ'),('cuisine','NN')]
absd=[]
foriina:
ifi[1]=='NN'ori[1]=='JJ':
absd.append(i[0])
print(absd)
得到的结果都相同，如下：
['chic','menu','doesnt','scream','french','cuisine']
虽然结果相同，但是推荐第一、二种方法，因为这两个方法速度更快。
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。