让我们来详细讲解Python在列表、字典、集合中根据条件筛选数据的使用方法。
列表中根据条件筛选数据
筛选符合条件的元素
在Python中，可以使用列表推导式（List comprehension）实现根据条件筛选数据。例如，筛选一个列表中所有大于等于5的元素，代码如下：
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
new_nums = [i for i in nums if i >= 5]
print(new_nums)
输出结果为：
[5, 6, 7, 8, 9, 10]
列表推导式的语法如下：[expression for item in iterable if condition]，其中expression是表达式，item是迭代器中的元素，iterable是可迭代对象，condition是筛选条件。
筛选符合条件的索引
有时候我们需要根据元素的索引位置来筛选符合条件的元素，这时可以使用enumerate函数获取遍历列表时的索引。例如，筛选一个列表中索引为偶数且元素值大于5的元素，代码如下：
nums = [1, 6, 3, 8, 5, 10, 2, 7, 4, 9]
new_nums = [num for i, num in enumerate(nums) if i % 2 == 0 and num > 5]
print(new_nums)
输出结果为：
[6, 10, 9]
字典中根据条件筛选数据
字典是Python中常用的数据结构之一，它由键和值组成，可以根据键来筛选数据。
筛选符合条件的键和值
可以使用字典推导式来根据键和值筛选数据。例如，筛选一个字典中值大于5的键和值，代码如下：
d = {'a': 1, 'b': 6, 'c': 3, 'd': 8, 'e': 5, 'f': 10, 'g': 2, 'h': 7, 'i': 4, 'j': 9}
new_d = {k: v for k, v in d.items() if v > 5}
print(new_d)
输出结果为：
{'b': 6, 'd': 8, 'f': 10, 'h': 7, 'j': 9}
字典推导式的语法如下：{key_expression : value_expression for expression in iterable if condition}，其中key_expression和value_expression是表达式，expression是可迭代对象，condition是筛选条件。
筛选符合条件的键
有时候我们需要根据键来筛选符合条件的值，这时可以使用字典的items()方法获取键和值的元组，然后根据条件筛选。例如，筛选一个字典中所有键大于等于’b’且值小于等于8的键和值，代码如下：
d = {'a': 1, 'b': 6, 'c': 3, 'd': 8, 'e': 5, 'f': 10, 'g': 2, 'h': 7, 'i': 4, 'j': 9}
new_d = {k: v for k, v in d.items() if k >= 'b' and v <= 8}
print(new_d)
输出结果为：
{'b': 6, 'c': 3, 'e': 5, 'h': 7, 'i': 4}
集合中根据条件筛选数据
集合是Python中另一种常用的数据结构，与列表不同的是，集合中的元素必须是唯一的。
筛选符合条件的元素
集合支持类似列表的推导式，可以根据条件筛选符合条件的元素。例如，筛选一个集合中所有大于等于5的元素，代码如下：
s = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
new_s = {i for i in s if i >= 5}
print(new_s)
输出结果为：
{5, 6, 7, 8, 9, 10}
集合推导式的语法与列表推导式相似，{expression for item in iterable if condition}。
筛选符合条件的差集
集合支持差集（difference）操作，可以对两个集合求差集。例如，求两个集合的差集并选出大于等于5的元素，代码如下：
s1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
s2 = {2, 4, 6, 8, 10}
new_s = s1.difference(s2)
new_s = {i for i in new_s if i >= 5}
print(new_s)
输出结果为：
{9, 5, 6, 7}
以上就是Python在列表、字典、集合中根据条件筛选数据的完整攻略，希望对你有所帮助！