在Python中删除2d(嵌套)列表的第i列

Question

我在python中有一个列表列表(所有列表具有相同的大小),如下所示:

A = [[1,2,3,4],['a','b','c','d'] , [12,13,14,15]]

我想删除一些列(所有列表的第i个元素).

没有for陈述,有没有办法做到这一点？

Answer 1

如前所述,没有循环就无法做到这一点.但是,使用内置函数这是一种不使用显式任何循环的功能方法:

In [24]: from operator import itemgetter

In [25]: def remove_col(arr, ith):
    ...:     itg = itemgetter(*filter((ith).__ne__, range(len(arr[0]))))
    ...:     return list(map(list, map(itg, arr)))
    ...: 

演示:

In [26]: remove_col(A, 1)
Out[26]: [[1, 3, 4], ['a', 'c', 'd'], [12, 14, 15]]

In [27]: remove_col(A, 3)
Out[27]: [[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'], [12, 13, 14]]

请注意,list(map(list, map(itg, arr)))如果您只返回map(itg, arr)它,它将为您提供预期的结果,但作为迭代器的迭代器而不是列表列表.在这种情况下,就内存和运行时而言,这将是一种更优化的方法.

另外,在这里使用循环是我这样做的方式:

In [31]: def remove_col(arr, ith):
    ...:     return [[j for i,j in enumerate(sub) if i != ith] for sub in arr]

令人惊讶的是,对于大型阵列,功能方法甚至更快.

In [41]: arr = A * 10000

In [42]: %timeit remove_col_functional(arr, 2)
8.42 ms ± 37.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [43]: %timeit remove_col_list_com(arr, 2)
23.7 ms ± 165 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

# And if in functional approach you just return map(itg, arr)
In [47]: %timeit remove_col_functional_iterator(arr, 2)
1.48 µs ± 4.71 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)