Question

例如，我有以下2d数组：

ls = [
    [1,2,3,4,'A',5],
    [1,2,3,4,'A',5],
    [1,2,3,4,'A',5],
    [-1,-2,-3,-4,'B',-5],
    [-1,-2,-3,-4,'B',-5],
    [-1,-2,-3,-4,'B',-5]
]

我想选择ls的第1，第3，第4列，并将每列保存到新列表中。此外，我希望选择第5栏的条件，即检查'A'或'B'，如下：

la1 = [int(x[0]) for x in ls if 'A' in x[4]]
la2 = [int(x[2]) for x in ls if 'A' in x[4]]
la3 = [float(x[3]) for x in ls if 'A' in x[4]]
lb1 = [int(x[0]) for x in ls if 'B' in x[4]]
lb2 = [int(x[2]) for x in ls if 'B' in x[4]]
lb3 = [float(x[3]) for x in ls if 'B' in x[4]]

我知道我的实现在大型数组中效率不高。有没有更好的实施？谢谢大家的帮助!!!

Answer 1

您可以将6个列表推导合并为两个：

la1, la2, la3= zip(*((x[0], x[2], float(x[3])) for x in ls if 'A' in x[4]))
lb1, lb2, lb3= zip(*((x[0], x[2], float(x[3])) for x in ls if 'B' in x[4]))

首先创建一个3元组(x[0], x[2], float(x[3]))的列表，然后使用旧的zip(*values)技巧转置它并将其解压缩到la1, la2, la3个变量中。

比这更有效的是一个简单的循环：

la1, la2, la3 = [], [], []
lb1, lb2, lb3 = [], [], []
for x in ls:
    if 'A' in x[4]:
        la1.append(x[0])
        la2.append(x[2])
        la3.append(float(x[3]))
    if 'B' in x[4]:
        lb1.append(x[0])
        lb2.append(x[2])
        lb3.append(float(x[3]))

Answer 2

您可以尝试使用numpy，它是python的高效数组库：

import numpy as np

ls = np.array([  # wrap ls into numpy array
    [1,2,3,4,'A',5],
    [1,2,3,4,'A',5],
    [1,2,3,4,'A',5],
    [-1,-2,-3,-4,'B',-5],
    [-1,-2,-3,-4,'B',-5],
    [-1,-2,-3,-4,'B',-5]
])

a_rows = ls[:,4] == 'A' # select rows with A in 4-th column
b_rows = ls[:,4] == 'B'
col_1 = ls[:,0]  # select first column
col_3 = ls[:,2]
col_4 = ls[:,3]
la1 = col_1[a_rows]  # first column with respect to the rows with A
la2 = col_3[a_rows]
la3 = col_4[a_rows]
lb1 = col_1[b_rows]
lb2 = col_3[b_rows]
lb3 = col_4[b_rows]

Answer 3

我认为如果你有很多这样的列表，那么将你的列表存储在字典中是明智的，因为你可以根据条件分割数据，因此for循环也可能更快：

d = {'la1': [],
     'la3': [],
     'la4': [],
     'lb1': [],
     'lb3': [],
     'lb4': []}

ls = [[1,2,3,4,'A',5],
      [1,2,3,4,'A',5],
      [1,2,3,4,'A',5],
      [-1,-2,-3,-4,'B',-5],
      [-1,-2,-3,-4,'B',-5],
      [-1,-2,-3,-4,'B',-5]]

for sublist in ls:
    if sublist[4] == "A":
        d['la1'].append(int(sublist[0]))
        d['la3'].append(int(sublist[2]))
        d['la4'].append(float(sublist[3]))
    elif sublist[4] == "B":
        d['lb1'].append(int(sublist[0]))
        d['lb3'].append(int(sublist[2]))
        d['lb4'].append(float(sublist[3]))

print (d)

#{'lb4': [-4.0, -4.0, -4.0], 'lb1': [-1, -1, -1], 'la3': [3, 3, 3], 'la4': [4.0, 4.0, 4.0], 'la1': [1, 1, 1], 'lb3': [-3, -3, -3]}

Answer 4

使用numpy数组它们比普通列表更快尝试运行下面提供的每行代码

ls = np.array([[1,2,3,4,'A',5],[1,2,3,4,'A',5],[1,2,3,4,'A',5],[-1,-2,-3,-4,'B',-5],[-1,-2,-3,-4,'B',-5],[-1,-2,-3,-4,'B',-5]])
filterA = (ls[:,4]=='A')
filterB = (ls[:,4]=='B')
newarrayA=ls[filterA]
newarrayB=ls[filterB]
selectedcolumnsA=newarrayA[:,(0,2,3)]
selectedcolumnsB=newarrayB[:,(0,2,3)]  
la1,la2,la3=selectedcolumnsA[:,0],selectedcolumnsA[:,1],selectedcolumnsA[:,2]
lb1,lb2,lb3=selectedcolumnsB[:,0],selectedcolumnsB[:,1],selectedcolumnsB[:,2]

希望它有所帮助。如果您对此感到不舒服，请尝试学习numpy。它将来一定会帮助您。

如何在python中有效地选择具有条件的特定列

4 个答案: