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python3多函数过滤 python 过滤函数

函数IT技术

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
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
【python3多函数过滤 python 过滤函数】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
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 。
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 element5
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
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 % n0, 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 % n0 , 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 % 50 , it ) )的情况
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 x5
filter(f_large_than_5, range(10))
[6,7,8,9]
python3多函数过滤的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python 过滤函数、python3多函数过滤的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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