在python中如何有效地选择具有条件的特定列

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，并分别将每一列保存到一个新列表中。另外，我希望在第5列选择conditional，即检查'A'还是'B'，如下所示：

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阵列中效率不高。有没有更好的实施方案？ 谢谢大家帮助我！！！你知道吗

Answer 1

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 2

您可以将您的6个列表理解合并为两个：

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]))

首先创建一个三元组列表(x[0], x[2], float(x[3]))，然后使用旧的zip(*values)技巧将其转置并解压到la1, la2, la3变量中。你知道吗

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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 3

使用numpy数组 它们比普通的列表快 试着运行下面提供的每一行代码

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]

希望如此有帮助。如果如果你觉得不舒服，试着学习努比。它将来一定会帮助你的。你知道吗