I would like to make a new data frame which only includes common rows of two separate data.frame. example: data.frame 1 1 id300 2 id2345 3 id5456 4 id33 5 id45 6 id54 data.frame2 1 id832 2 id300 3 id1000 4 id45 5 id984 6 id5456 7 id888 So I want my o
一.列表筛选数据 # coding=utf-8 from random import randint # 创建随机列表 l = [randint(-10, 10) for i in range(10)] print(l) # 通过列表解析过滤大于0的数据 r = [x for x in l if x >= 0] print(r) # 通过filter函数过滤大于0的数据 r2 = filter(lambda x: x >= 0, l) # filter在python2中直接返回列表,在pyth
一.在列表中筛选数据 在列表中筛选出大于等于零的数据,一般通用的用法代码如下: data = [3, -9, 0, 1, -6, 3, -2, 8, -6] #要筛选的原始数据列表 result = [] #存放筛选结果的列表 for x in data: #依次迭代循环每个元素 if x >= 0: #判断是否符合筛选条件 result.append(x) #大于等于零就将该元素加入结果列表中 print(result) #打印输出 在python 中还有更加简洁高效的方法: 1.filter
1.过滤掉列表中的某些项---列表解析 data=[1,4,2,8,5,-1] res=[] a.依次迭代列表中每一个项 for x in data: if >=0: res.append(x) print res b.使用lambda表达式来进行过滤 form random import randint data = [randint(-10,10)for _ in xrange(10)] filter(lambda x: x>=0,data) c.使用列表解析俩进行过滤 [x for x