mon*_*top 226 python list filter nonetype
我的列表
L = [0, 23, 234, 89, None, 0, 35, 9]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当我运行这个:
L = filter(None, L)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我得到了这个结果
[23, 234, 89, 35, 9]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但这不是我需要的,我真正需要的是:
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
因为我正在计算数据的百分位数而且0会产生很大的差异.
如何在不删除0值的情况下从列表中删除None值?
jam*_*lak 318
>>> L = [0, 23, 234, 89, None, 0, 35, 9]
>>> [x for x in L if x is not None]
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
只是为了好玩,这里是你如何适应filter这一点而不使用lambda,(我不推荐这个代码 - 它只是为了科学目的)
>>> from operator import is_not
>>> from functools import partial
>>> L = [0, 23, 234, 89, None, 0, 35, 9]
>>> filter(partial(is_not, None), L)
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]
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Ray*_*ger 122
FWIW,Python 3使这个问题变得简单:
>>> L = [0, 23, 234, 89, None, 0, 35, 9]
>>> list(filter(None.__ne__, L))
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
在Python 2中,您将使用列表推导:
>>> [x for x in L if x is not None]
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]
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Too*_*eve 16
对于Python 2.7(参见Raymond的回答,相当于Python 3):
想要知道"不是无"的东西在python(和其他OO语言)中是如此常见,在我的Common.py中(我使用"来自Common import*"导入每个模块),我包括以下这些行:
def exists(it):
return (it is not None)
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然后从列表中删除无元素,只需执行以下操作:
filter(exists, L)
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我觉得这比相应的列表理解更容易阅读(Raymond表示,作为他的Python 2版本).
Dot*_*tPi 13
使用列表理解可以按如下方式完成:
l = [i for i in my_list if i is not None]
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l的值是:
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]
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A T*_*A T 10
@jamylak答案相当不错,但是如果您不想导入几个模块来执行这个简单的任务,那么就编写自己lambda的就地:
>>> L = [0, 23, 234, 89, None, 0, 35, 9]
>>> filter(lambda v: v is not None, L)
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]
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迭代与空间,使用可能是一个问题.在不同情况下,分析可能显示为"更快"和/或"更少内存"密集.
# first
>>> L = [0, 23, 234, 89, None, 0, 35, 9, ...]
>>> [x for x in L if x is not None]
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9, ...]
# second
>>> L = [0, 23, 234, 89, None, 0, 35, 9]
>>> for i in range(L.count(None)): L.remove(None)
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9, ...]
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第一种方法(也由@jamylak,@ Raymond Hettinger和@Dipto建议)在内存中创建一个重复列表,对于包含少量None条目的大型列表来说这可能是昂贵的.
在第二个方法经过列表一次,然后再次每次直至None到达.这可能会减少内存密集,并且列表会随着时间的推移而变小.列表大小的减少可能会加速None前面的大量条目,但最糟糕的情况是如果None后面有很多条目.
并行化和就地技术是其他方法,但每种方法在Python中都有其自身的复杂性.了解数据和运行时用例以及对程序进行概要分析是从密集型操作或大型数据开始的地方.
在常见情况下,选择任何一种方法都可能无关紧要.它变得更像是符号的偏好.事实上,在那些不常见的情况下,numpy或者cython可能是值得的替代品,而不是试图微观管理Python优化.
假设列表如下所示
iterator = [None, 1, 2, 0, '', None, False, {}, (), []]
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这将仅返回那些其bool(item) is True
print filter(lambda item: item, iterator)
# [1, 2]
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这相当于
print [item for item in iterator if item]
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仅过滤“无”:
print filter(lambda item: item is not None, iterator)
# [1, 2, 0, '', False, {}, (), []]
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相当于:
print [item for item in iterator if item is not None]
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获取所有计算结果为 False 的项目
print filter(lambda item: not item, iterator)
# Will print [None, '', 0, None, False, {}, (), []]
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