python3多函数过滤 python 过滤函数

Python 之内置函数：filter、map、reduce、zip、enumerate

这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。

filter 函数原型如下：

第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。

简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。

返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。

map 函数原型如下：

该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；

下述代码是一个简单的测试案例：

上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。

map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。

map 函数解决的问题：

reduce 函数原型如下：

第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。

测试代码如下：

最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。

简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。

zip 函数原型如下：

zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。

测试代码如下：

展示如何利用 * 操作符：

输出结果如下：

简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。

enumerate 函数原型如下：

参数说明：

该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

测试代码如下：

返回结果为： 。

本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册

相关问答

Q1: Python 数据处理（三十九）—— groupby（过滤）

filter 方法可以返回原始对象的子集.

例如，我们想提取分组内的和大于 3 的所有分组的元素

filter 的参数必须是一个函数，函数参数是每个分组，并且返回 True 或 False

例如，提取元素个数大于 2 的分组

另外，我们也可以过滤掉不满足条件的组，而是返回一个类似索引对象。在这个对象中，没有通过的分组的元素被 NaN 填充

对于具有多列的 DataFrames ，过滤器应明确指定一列作为过滤条件

在进行聚合或转换时，你可能想对每个分组调用一个实例方法，例如

但是，如果需要传递额外的参数时，它会变得很冗长。我们可以直接使用分派到组对象上的方法

实际上这生成了一个函数包装器，在调用时，它接受所有传递的参数，并在每个分组上进行调用。

然后，这个结果可以和 agg 和 transform 结合在一起使用

在上面的例子中，我们按照年份分组，然后对每个分组中使用 fillna 补缺失值

nlargest 和 nsmallest 可以在 Series 类型的 groupby 上使用

对分组数据的某些操作可能并不适合聚合或转换。或者说，你可能只是想让 GroupBy 来推断如何合并结果

我们可以使用 apply 函数，例如

改变返回结果的维度

在 Series 上使用 apply 类似

对于之前的示例数据

假设，我们想按 A 分组并计算组内的标准差，但是 B 列的数据我们并不关心。

如果我们的函数不能应用于某些列，则会隐式的删除这些列，所以

直接计算标准差并不会报错

可以使用分类变量进行分组，分组的顺序会按照分类变量的顺序

可以使用 pd.Grouper 控制分组，对于如下数据

可以按照一定的频率对特定列进行分组，就像重抽样一样

可以分别对列或索引进行分组

类似于 Series 和 DataFrame ，可以使用 head 和 tail 获取分组前后几行

在 Series 或 DataFrame 中可以使用 nth() 来获取第 n 个元素，也可以用于获取每个分组的某一行

如果你要选择非空项，可以使用关键字参数 dropna ，如果是 DataFrame ，需要指定为 any 或 all (类似于 DataFrame.dropna(how='any|all') )

与其他方法一样，使用 as_index=False 分组名将不会作为索引

你也可以传入一个整数列表，一次性选取多行

使用 cumcount 方法，可以查看每行在分组中出现的顺序

可以使用 ngroup() 查看分组的顺序，该顺序与 cumcount 的顺序相反。

注意 ：该顺序与迭代时的分组顺序一样，并不是第一次观测到的顺序

Q2: python三个重要的内置函数(map, filter,reduce)-

map函数第一个参数是一个函数functionpython3多函数过滤，第二个参数是一个可迭代的对象iterablepython3多函数过滤，python3多函数过滤他的功能是将可迭代对象iterable里面的每一项都应用到函数function中，然后返回一个迭代器。

可迭代器里面有多少个元素则结果就包含多少个元素

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。

函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。

Q3: python中的filter函数怎么用

python filter内建函数

filter函数是python内建函数，可以操作任何可迭代类型，如list,tuple,string.

filter需要带上一个函数function和一个可迭代序列作为参数。filter()将调用该function作用于每一个可迭代序列的元素，并返回一个由该function验证后返回值为true的元素组成新的可迭代序列，新序列的类型保持与filter参数序列的类型一致

2.filter与数字

下面用这个例子来说明：

#建个数字列表

numbers = [1,5,9,8,4,6,3,7]

#定义一个过滤标准，取小于5的数

def lessThanFive(element):

    return element  5

print filter(lessThanFive, numbers)

输出结果是列表：[1,4,3]

解说：此处的过滤函数lessThanFive必需带入一个参数（filter()会调用lessThanFive，参数是列表nembers中的每一个元素，一次一个）。filter()返回所有值都是小于5的列表

3.filter与字符串

下面用如下例子说明：

#定义元组类型

names = ('Jack', 'Jill, 'Steve', '')

#筛选出名字

new_names = filter(None, names)

print new_names

输出结果是元组：

('Jack', 'Jill, 'Steve'）

在元组names最后一个名字是空字符串,而filter的第一个参数是None,这说明需要使用identity函数(该函数是简单的返回该元素的）

因为python对空字符串，0和None作为False,所以上面的filter的语句就是移除空元素。

4.filter和函数

目的：找出以J开头的名字

def startsWithJ(element):

    if element:

        return element[0] == 'J'

    return False

j_names = filter(startsWithJ, names)

print j_names

输出结果是元组：（'Jack', 'Jill')

注意到了吗，上面的2个结果都是tuple而不是list，再一次说明fliter的返回值类型与参数序列的类型保持一致

Q4: Python 中关于filter函数问题求教

看文字的话会很乱，和图一起看会好一点

首先，it是个生成器(_odd_iter)，并使n=3，随后，it作为一个生成器存在于filter对象中(迭代器)，并使it为一个filter对象，经过循环，到达next语句，先计算it _odd_iter(生成器)，生成python3多函数过滤了新的数之后，开始计算filter。第一次循环的时候第18行的代码相当于 it = filter(_not_divisible(3), it )，等号右面的it还在等待next调用生成值，生成值之后，就将它代入为lambda的x中……第二次循环的时候第18行代码变成 it = filter(_not_divisible(5), filter(_not_divisible(3), it ) )，同样等号右面的it仍然在等待next调用生成新的值

python3多函数过滤我刚看这个教程，不知道对不对。。。

对了我看见有一个人问把代码第18行改成 it = filter(lambda x: x % n 0, it)

会失去过滤功能，我觉得，lambda是一个临时函数，所以觉得像filter(div(5), filter(div(3), it))这种存在多个lambda临时函数的话是很奇怪的，

在调试时，发现filter只检测了一个n(最近被赋值的)，相当于7%5，9%7这样，因此失去过滤素数功能。模拟一下，在将要输出5的时候，it = filter()的那行代码变为：

it = filter(lambda x : x % n 0 , filter (lambda x : x % n 0 , it ) )，it将值赋给x，但是，我觉得n被赋值时，会刷新其他lambda中的n，造成类似于 it = filter(lambda x : x % 5 0 , filter (lambda x : x % 5 0 , it ) )的情况

Q5: python中的filter()函数怎么用？特别是一个函数有多个输入参数时。

map是把函数调用的结果放在列表里面返回，它也可以接受多个 iterable,在第n次调用function时，将使用iterable1[n], iterable2[n], ...作为参数。

filter(function, iterable)

这个函数的功能是过滤出iterable中所有以元素自身作为参数调用function时返回True或bool(返回值)为True的元素并以列表返回.

def f_large_than_5(x):

return x 5

filter(f_large_than_5, range(10))

[6,7,8,9]

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