python筛选函数 python怎么筛选数据

Python中字典的内建函数用法是什么？

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编辑：乐乐 | 来自：pypypypy

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正文

大家好，我是Pythn人工智能技术。

内置函数就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68个内置函数，具体如下

abs() dict() help() min() setattr()

all() dir() hex() next() slice()

any() divmod() id() object() sorted()

ascii() enumerate() input() oct() staticmethod()

bin() eval() int() open() str()

bool() exec() isinstance() ord() sum()

bytearray() filter() issubclass() pow() super()

bytes() float() iter() print() tuple()

callable() format() len() property() type()

chr() frozenset() list() range() vars()

classmethod() getattr() locals() repr() zip()

compile() globals() map() reversed() __import__()

complex() hasattr() max() round()

delattr() hash() memoryview() set()

本文将这68个内置函数综合整理为12大类，正在学习Python基础的读者一定不要错过，建议收藏学习！

和数字相关 1. 数据类型

bool : 布尔型(True,False)

int : 整型(整数)

float : 浮点型(小数)

complex : 复数

2. 进制转换

bin() 将给的参数转换成二进制

otc() 将给的参数转换成八进制

hex() 将给的参数转换成十六进制

print(bin(10)) # 二进制:0b1010

print(hex(10)) # 十六进制:0xa

print(oct(10)) # 八进制:0o12

3. 数学运算

abs() 返回绝对值

divmode() 返回商和余数

round() 四舍五入

pow(a, b) 求a的b次幂, 如果有三个参数. 则求完次幂后对第三个数取余

sum() 求和

min() 求最小值

max() 求最大值

print(abs(-2)) # 绝对值:2

print(divmod(20,3)) # 求商和余数:(6,2)

print(round(4.50)) # 五舍六入:4

print(round(4.51)) #5

print(pow(10,2,3)) # 如果给了第三个参数. 表示最后取余:1

print(sum([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])) # 求和:55

print(min(5,3,9,12,7,2)) #求最小值:2

print(max(7,3,15,9,4,13)) #求最大值:15

和数据结构相关 1. 序列

（1）列表和元组

list() 将一个可迭代对象转换成列表

tuple() 将一个可迭代对象转换成元组

print(list((1,2,3,4,5,6))) #[1, 2, 3, 4, 5, 6]

print(tuple([1,2,3,4,5,6])) #(1, 2, 3, 4, 5, 6)

（2）相关内置函数

reversed() 将一个序列翻转, 返回翻转序列的迭代器

slice() 列表的切片

lst = "你好啊"

it = reversed(lst) # 不会改变原列表. 返回一个迭代器, 设计上的一个规则

print(list(it)) #['啊', '好', '你']

lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

print(lst[1:3:1]) #[2,3]

s = slice(1, 3, 1) # 切片用的

print(lst[s]) #[2,3]

（3）字符串

str() 将数据转化成字符串

print(str(123)+'456') #123456

format() 与具体数据相关, 用于计算各种小数, 精算等.

s = "hello world!"

print(format(s, "^20")) #剧中

print(format(s, "20")) #左对齐

print(format(s, "20")) #右对齐

# hello world!

# hello world!

# hello world!

print(format(3, 'b' )) # 二进制:11

print(format(97, 'c' )) # 转换成unicode字符:a

print(format(11, 'd' )) # ⼗进制:11

print(format(11, 'o' )) # 八进制:13

print(format(11, 'x' )) # 十六进制(⼩写字母):b

print(format(11, 'X' )) # 十六进制(大写字母):B

print(format(11, 'n' )) # 和d⼀样:11

print(format(11)) # 和d⼀样:11

print(format(123456789, 'e' )) # 科学计数法. 默认保留6位小数:1.234568e+08

print(format(123456789, '0.2e' )) # 科学计数法. 保留2位小数(小写):1.23e+08

print(format(123456789, '0.2E' )) # 科学计数法. 保留2位小数(大写):1.23E+08

print(format(1.23456789, 'f' )) # 小数点计数法. 保留6位小数:1.234568

print(format(1.23456789, '0.2f' )) # 小数点计数法. 保留2位小数:1.23

print(format(1.23456789, '0.10f')) # 小数点计数法. 保留10位小数:1.2345678900

print(format(1.23456789e+3, 'F')) # 小数点计数法. 很大的时候输出INF:1234.567890

bytes() 把字符串转化成bytes类型

bs = bytes("今天吃饭了吗", encoding="utf-8")

print(bs) #b'\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\x90\x83\xe9\xa5\xad\xe4\xba\x86\xe5\x90\x97'

bytearray() 返回一个新字节数组. 这个数字的元素是可变的, 并且每个元素的值得范围是[0,256)

ret = bytearray("alex" ,encoding ='utf-8')

print(ret[0]) #97

print(ret) #bytearray(b'alex')

ret[0] = 65 #把65的位置A赋值给ret[0]

print(str(ret)) #bytearray(b'Alex')

ord() 输入字符找带字符编码的位置

chr() 输入位置数字找出对应的字符

ascii() 是ascii码中的返回该值 不是就返回u

print(ord('a')) # 字母a在编码表中的码位:97

print(ord('中')) # '中'字在编码表中的位置:20013

print(chr(65)) # 已知码位,求字符是什么:A

print(chr(19999)) #丢

for i in range(65536): #打印出0到65535的字符

print(chr(i), end=" ")

print(ascii("@")) #'@'

repr() 返回一个对象的string形式

s = "今天\n吃了%s顿\t饭" % 3

print(s)#今天# 吃了3顿 饭

print(repr(s)) # 原样输出,过滤掉转义字符 \n \t \r 不管百分号%

#'今天\n吃了3顿\t饭'

2. 数据集合

字典：dict 创建一个字典

集合：set 创建一个集合

frozenset() 创建一个冻结的集合，冻结的集合不能进行添加和删除操作。

3. 相关内置函数

len() 返回一个对象中的元素的个数

sorted() 对可迭代对象进行排序操作 (lamda)

语法：sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)

Iterable: 可迭代对象

key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进行排序

reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序

lst = [5,7,6,12,1,13,9,18,5]

lst.sort() # sort是list里面的一个方法

print(lst) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]

ll = sorted(lst) # 内置函数. 返回给你一个新列表 新列表是被排序的

print(ll) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]

l2 = sorted(lst,reverse=True) #倒序

print(l2) #[18, 13, 12, 9, 7, 6, 5, 5, 1]

#根据字符串长度给列表排序

lst = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six']

def f(s):

return len(s)

l1 = sorted(lst, key=f, )

print(l1) #['one', 'two', 'six', 'four', 'five', 'three']

enumerate() 获取集合的枚举对象

lst = ['one','two','three','four','five']

for index, el in enumerate(lst,1): # 把索引和元素一起获取,索引默认从0开始. 可以更改

print(index)

print(el)

# 1

# one

# 2

# two

# 3

# three

# 4

# four

# 5

# five

all() 可迭代对象中全部是True, 结果才是True

any() 可迭代对象中有一个是True, 结果就是True

print(all([1,'hello',True,9])) #True

print(any([0,0,0,False,1,'good'])) #True

zip() 函数用于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致, 则返回列表长度与最短的对象相同

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

lst2 = ['醉乡民谣', '驴得水', '放牛班的春天', '美丽人生', '辩护人', '被嫌弃的松子的一生']

lst3 = ['美国', '中国', '法国', '意大利', '韩国', '日本']

print(zip(lst1, lst1, lst3)) #

for el in zip(lst1, lst2, lst3):

print(el)

# (1, '醉乡民谣', '美国')

# (2, '驴得水', '中国')

# (3, '放牛班的春天', '法国')

# (4, '美丽人生', '意大利')

# (5, '辩护人', '韩国')

# (6, '被嫌弃的松子的一生', '日本')

fiter() 过滤 (lamda)

语法：fiter(function. Iterable)

function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象

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def func(i): # 判断奇数

return i % 2 == 1

lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

l1 = filter(func, lst) #l1是迭代器

print(l1) #

print(list(l1)) #[1, 3, 5, 7, 9]

map() 会根据提供的函数对指定序列列做映射(lamda)

语法 : map(function, iterable)

可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function

def f(i): return i

lst = [1,2,3,4,5,6,7,]

it = map(f, lst) # 把可迭代对象中的每一个元素传递给前面的函数进行处理. 处理的结果会返回成迭代器print(list(it)) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

和作用域相关

locals() 返回当前作用域中的名字

globals() 返回全局作用域中的名字

def func():

a = 10

print(locals()) # 当前作用域中的内容

print(globals()) # 全局作用域中的内容

print("今天内容很多")

func()

# {'a': 10}

# {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__':

# _frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000026F8D566080,

# '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__':

# (built-in), '__file__': 'D:/pycharm/练习/week03/new14.py', '__cached__': None,

# 'func': }

# 今天内容很多

和迭代器生成器相关

range() 生成数据

next() 迭代器向下执行一次, 内部实际使⽤用了__ next__()⽅方法返回迭代器的下一个项目

iter() 获取迭代器, 内部实际使用的是__ iter__()⽅方法来获取迭代器

for i in range(15,-1,-5):

print(i)

# 15

# 10

# 5

# 0

lst = [1,2,3,4,5]

it = iter(lst) # __iter__()获得迭代器

print(it.__next__()) #1

print(next(it)) #2 __next__()

print(next(it)) #3

print(next(it)) #4

字符串类型代码的执行

eval() 执行字符串类型的代码. 并返回最终结果

exec() 执行字符串类型的代码

compile() 将字符串类型的代码编码. 代码对象能够通过exec语句来执行或者eval()进行求值

s1 = input("请输入a+b:") #输入:8+9

print(eval(s1)) # 17 可以动态的执行代码. 代码必须有返回值

s2 = "for i in range(5): print(i)"

a = exec(s2) # exec 执行代码不返回任何内容

# 0

# 1

# 2

# 3

# 4

print(a) #None

# 动态执行代码

exec("""

def func():

print(" 我是周杰伦")

""" )

func() #我是周杰伦

code1 = "for i in range(3): print(i)"

com = compile(code1, "", mode="exec") # compile并不会执行你的代码.只是编译

exec(com) # 执行编译的结果

# 0

# 1

# 2

code2 = "5+6+7"

com2 = compile(code2, "", mode="eval")

print(eval(com2)) # 18

code3 = "name = input('请输入你的名字:')" #输入:hello

com3 = compile(code3, "", mode="single")

exec(com3)

print(name) #hello

输入输出

print() : 打印输出

input() : 获取用户输出的内容

print("hello", "world", sep="*", end="@") # sep:打印出的内容用什么连接,end:以什么为结尾

#hello*world@

内存相关

hash() : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存

s = 'alex'print(hash(s)) #-168324845050430382lst = [1, 2, 3, 4, 5]print(hash(lst)) #报错,列表是不可哈希的 id() : 获取到对象的内存地址s = 'alex'print(id(s)) #2278345368944

文件操作相关

open() : 用于打开一个文件, 创建一个文件句柄

f = open('file',mode='r',encoding='utf-8')

f.read()

f.close()

模块相关

__ import__() : 用于动态加载类和函数

# 让用户输入一个要导入的模块

import os

name = input("请输入你要导入的模块:")

__import__(name) # 可以动态导入模块

帮 助

help() : 函数用于查看函数或模块用途的详细说明

print(help(str)) #查看字符串的用途

调用相关

callable() : 用于检查一个对象是否是可调用的. 如果返回True, object有可能调用失败, 但如果返回False. 那调用绝对不会成功

a = 10

print(callable(a)) #False 变量a不能被调用

def f():

print("hello")

print(callable(f)) # True 函数是可以被调用的

查看内置属性

dir() : 查看对象的内置属性, 访问的是对象中的__dir__()方法

print(dir(tuple)) #查看元组的方法

你还有什么想要补充的吗？

免责声明：本文内容来源于网络，文章版权归原作者所有，意在传播相关技术知识行业趋势，供大家学习交流，若涉及作品版权问题，请联系删除或授权事宜。

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相关问答

Q1: python 矩阵操作， 筛选符合条件的行

我举个简单的例子：

取出含有元素0的所有行

import numpy as np 

x = np.array([[1,2,3,4,0],[2,3,4,5,6],[0,1,2,3,4]])

b=[]

for row in x:

    for i in row:

        if i==0:

            b.append(row)

print b

PS G:\Python learning-Q python exbaidu.py

[array([1, 2, 3, 4, 0]), array([0, 1, 2, 3, 4])]

Q2: 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

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

Q3: Python基础之常见内建函数

map() 函数接受两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象（Iterable）, map 将传入的函数依次作用到可迭代对象的每一个元素，并把结果作为迭代器(Iterator)返回。

举例说明，有一个函数 f(x)=x^2 ，要把这个函数作用到一个list [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 上：

运用简单的循环可以实现：

运用高阶函数 map() ：

结果 r 是一个迭代器，迭代器是惰性序列，通过 list() 函数让它把整个序列都计算出来并返回一个 list 。

如果要把这个list所有数字转为字符串利用 map() 就简单了：

小练习：利用 map() 函数，把用户输入的不规范的英文名字变为首字母大写其他小写的规范名字。输入 ['adam', 'LISA', 'barT'] ,输出 ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

reduce() 函数也是接受两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象， reduce 将传入的函数作用到可迭代对象的每个元素的结果做累计计算。然后将最终结果返回。

效果就是： reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

举例说明，将序列 [1,2,3,4,5] 变换成整数 12345 ：

小练习：编写一个 prod() 函数，可以接受一个 list 并利用 reduce 求积：

map() 和 reduce() 综合练习：编写 str2float 函数，把字符串 '123.456' 转换成浮点型 123.456

filter() 函数用于过滤序列， filter() 也接受一个函数和一个序列， filter() 把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是 True 还是 False 决定保留还是丢弃该元素。

举例说明，删除list中的偶数:

小练习：用 filter() 求素数

定义一个筛选函数：

定义一个生成器不断返回下一个素数：

打印100以内素数：

python内置的 sorted() 函数可以对list进行排序：

sorted() 函数也是一个高阶函数，还可以接受一个 key 函数来实现自定义排序：

key 指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据 key 函数返回的结果进行排序.

默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于'Z' 'a'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。如果想忽略大小写可都转换成小写来比较：

要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数 reverse=True ：

小练习：假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩： L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] 。用sorted()对上述列表分别按c成绩从高到低排序：

运用匿名函数更简洁：

Q4: python可以做哪些数据分析

1、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

2、数据表清洗

Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。

3、数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

4、数据提取

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。

5、数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

Q5: python 中用filter求素数的时候，这里的筛选函数是什么意思

首先定义一个函数判断是否为素数，如果这个数能被2~它的平方根中的任一数整除的话它就不是素数，否则就是素数。用flag为0或1标记，利用filter()筛掉flag为0的非素数。

#!/usr/bin/env python

#coding:utf-8

import math

def filter_prime(n):    #定义filter_prime函数

    flag = 1    #设置flag,初始化为1

    for i in range(2, int(math.sqrt(n)+1)):     #取2至平方根的数

        if n%i == 0:    #判断是否是素数

            flag = 0     #如果不是，flag设为0

    if flag == 1:        #退出循环后判断flag，若为1（素数），则返回

        return n

print filter(filter_prime, range(1,101))    #filter 1-100里的非素数

关于python筛选函数和python怎么筛选数据的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。