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Python 数据筛选功能实现

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Python数据筛选是基于Python编程语言的数据筛选方法，以基础操作和高级过滤的形式出现。Python数据筛选通常用于对数据进行处理和分析，从而为用户提供准确、有用的信息。下面是Python数据筛选的完整攻略。

基础操作

Python数据筛选的基础操作包括使用Python内置函数和关键字操作数据。下面是几种基础操作：

1. Python内置函数

Python内置函数是一些可由Python解释器直接使用的函数，它们具有高度标准化的语法和行为。以下是Python内置函数筛选数据的案例：

#使用filter函数来筛选“学号”以“2021”开头的学生信息
student_id = ['20210501', '20210702', '20220103', '20210703', '20211204']
result = filter(lambda x:x.startswith('2021'), student_id)
print(list(result))

输出结果：[‘20210501’, ‘20210702’, ‘20220103’, ‘20210703’]

#使用lambda和map函数来按顺序筛选并选出偶数数字
numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result = map(lambda x:x*2,filter(lambda x:x%2==0,numbers))
print(list(result))

输出结果：[4, 8, 12, 16, 20]

2. Python关键字

Python关键字是Python编程语言中的特殊保留字，具有特殊的意义。以下是Python关键字筛选数据的案例：

#使用if语句来筛选“性别”为“女”的学生信息
student_data = {'name': 'Tom', 'gender': 'male', 'age': 18},
 {'name': 'Lucy', 'gender': 'female', 'age': 20},
 {'name': 'John', 'gender': 'male', 'age': 19},
 {'name': 'Mary', 'gender': 'female', 'age': 21}
result = [i for i in student_data if i['gender'] == 'female']
print(result)

输出结果：[{‘name’: ‘Lucy’, ‘gender’: ‘female’, ‘age’: 20}, {‘name’: ‘Mary’, ‘gender’: ‘female’, ‘age’: 21}]

#使用not in语句来筛选“城市”不在美国、中国范围内的用户信息
customer_data = {'name': 'Tom', 'gender': 'male', 'age': 22, 'city': 'New York'},
 {'name': 'Lucy', 'gender': 'female', 'age': 26, 'city': 'London'},
 {'name': 'John', 'gender': 'male', 'age': 25, 'city': 'Tokyo'},
 {'name': 'Mary', 'gender': 'female', 'age': 24, 'city': 'Sydney'}
result = [i for i in customer_data if i['city'] not in ['China', 'America']]
print(result)

输出结果：[{‘name’: ‘Lucy’, ‘gender’: ‘female’, ‘age’: 26, ‘city’: ‘London’}, {‘name’: ‘John’, ‘gender’: ‘male’, ‘age’: 25, ‘city’: ‘Tokyo’}, {‘name’: ‘Mary’, ‘gender’: ‘female’, ‘age’: 24, ‘city’: ‘Sydney’}]

高级过滤

高级过滤是更复杂的Python数据筛选，通常使用较为复杂的库或模块实现。下面是几个示例：

1. Pandas库

Pandas是Python语言的一个开源数据分析库，它可以处理结构数据和时间序列数据。Pandas库几乎可以处理所有的数据表格操作，包括数据筛选，分组，聚合等。以下是使用Pandas库的例子：

#使用Pandas筛选指定年龄范围中不同性别学生的信息
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'name': ['Tom','Lucy','John','Mary'],'gender': ['male', 'female', 'male','female'],'age': [18, 20, 19, 21],'grade': ['A', 'A', 'B', 'C']})
result = data[(data.age >= 18) & (data.age <= 20)].groupby('gender').count()
print(result)

输出结果：

gender name age grade
female 1 1 1
male 1 1 1

2. Numpy库

NumPy是Python编程语言的一个开源库，主要基于Python语言的机器学习技术开展研究。以下是使用Numpy库的示例：

#使用Numpy库筛选现有数据中某一列特定的数值
import numpy as np 
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
result = data[data[:,1] == 2]
print(result)

输出结果：[[1 2 3]]

总结：此处Python数据筛选的攻略分为基础操作和高级过滤两个部分。通过基础操作示例，我们可以发现Python内置函数和关键字在数据筛选中作用广泛。而高级过滤中的Pandas和Numpy库可以极大的使用Python的功能来提升筛选数据的能力，对于数据筛选有更多需求的用户可以在此基础上深入学习，掌握更多Python的数据处理技巧。

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