小編給大家分享一下如何使用Python實現(xiàn)多條件篩選目標(biāo)數(shù)據(jù)功能，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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具體如下：

python中提供了一些數(shù)據(jù)過濾功能，可以使用內(nèi)建函數(shù)，也可以使用循環(huán)語句來判斷，或者使用pandas庫，當(dāng)然在有些情況下使用pandas是為了提高工作效率。舉例如下：

a = [('chic', 'JJ'), ('although', 'IN'), ('menu', 'JJ'), ('items', 'NNS'), ('doesnt', 'JJ'),
   ('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]

這里的a為一個list，列表中還有元組。每一個元組由單詞和其詞性組成，我們要篩選詞性為JJ何NN的單詞?？梢杂腥N寫法：

第一種，使用內(nèi)建函數(shù)filter：

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python3
a = [('chic', 'JJ'), ('although', 'IN'), ('menu', 'JJ'), ('items', 'NNS'), ('doesnt', 'JJ'),
   ('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]
def filt_nn(data_text):
  nn_data = filter(lambda x: x[1] == 'NN'or x[1] == 'JJ', data_text)
#  print(list(nn_data))
  return list(nn_data)
print(filt_nn(a))

運(yùn)行結(jié)果：

[('chic', 'JJ'), ('menu', 'JJ'), ('doesnt', 'JJ'), ('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]

第二種，使用pandas包：

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python3
import pandas as pd
a = [('chic', 'JJ'), ('although', 'IN'), ('menu', 'JJ'), ('items', 'NNS'), ('doesnt', 'JJ'),
   ('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]
data = pd.DataFrame(a, columns=['word', 'ps'])
print(data[data.ps.isin(['JJ', 'NN'])].word)

運(yùn)行結(jié)果：

0       chic
2       menu
4     doesnt
5     scream
6     french
7    cuisine
Name: word, dtype: object

第三種，使用循環(huán)：

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python3
a = [('chic', 'JJ'), ('although', 'IN'), ('menu', 'JJ'), ('items', 'NNS'), ('doesnt', 'JJ'),
   ('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]
absd = []
for i in a:
  if i[1] == 'NN' or i[1] == 'JJ':
    absd.append(i[0])
print(absd)

得到的結(jié)果都相同，如下：

['chic', 'menu', 'doesnt', 'scream', 'french', 'cuisine']

雖然結(jié)果相同，但是推薦第一、二種方法，因為這兩個方法速度更快。

以上是“如何使用Python實現(xiàn)多條件篩選目標(biāo)數(shù)據(jù)功能”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司行業(yè)資訊頻道！

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新聞來源：http://aaarwkj.com/article26/jcdcg.html

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