二、列表、字典和集合的处理

filter 函数筛选列表中符合条件的数据

filter 过滤列表中的元素，并且返回一个由所有符合要求的元素所构成的列表，而表达式可以使用 lambda 表达式一行搞定

nums = [1, -1, 10, 2, 5, -9, -8, 7]
_nums = list(filter(lambda x: x >= 0, nums))
if __name__ == '__main__':
    print(_nums)
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执行上述代码，输出结果如下：

列表解析 筛选出列表中符合条件的数据

列表解析（又称列表推导式）提供了一种简明扼要的方法来创建列表。

它的结构是在一个中括号里包含一个表达式，然后是一个 for 语句，然后是 0 个或多个 for 或者 if 语句。那个表达式可以是任意的，意思是你可以在列表中放入任意类型的对象。返回结果将是一个新的列表，在这个以 if 和 for 语句为上下文的表达式运行完成之后产生。

var = [out_exp for out_exp in input_list if out_exp == 2]
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使用列表解析筛选数据可以将 if 条件替换为指定的条件，如 item > 0 即可获取目标列表。

nums = [1, -1, 10, 2, 5, -9, -8, 7]
_nums = [num for num in nums if num > 0]
if __name__ == '__main__':
    print(_nums)
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执行上述代码，输出结果如下：

用 列表解析 的解决方式比 filter() 函数的解决方式要高效，但是这两种方式都远快于通过 for 循环 的解决方式

字典解析 筛出字典中符合条件的元素

字典解析与列表解析类似，只不过字典解析要循环 k 和 v，并且使用 { } 来包裹

dict_data = {
    "peter": 80,
    "stark": 99,
    "thor": 60,
    "banner": 98,
    "clint": 80
# 筛选出 value 大于 90 的键值对
_dict_data = {k : v for k, v in dict_data.items() if v > 90}
print(_dict_data)
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执行上述代码，输出结果如下：

集合解析 筛出集合中符合条件的元素

集合解析与列表解析类似，区别在于集合解析使用的是 { }

d = [1, 2, 2, 3, -3, 9, 0, 11, 20, 33]
set_data = set(d)
# 删除除以 2 余数为 0 的元素
_set_data = {x for x in set_data if x % 2 == 0}
print(_set_data)
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执行上述代码，输出结果如下：

三、统计相关

如何统计序列中元素出现的频率并排序？

统计序列中元素出现的频率的结果肯定是一个字典，Key 为序列中的元素而 Value 为元素出现的次数，因此可以先创建一个字典，作为初始的统计结果，并假设初始出现的次数都为 0。

对频率结果字典的 Value 进行排序

from random import randint
# 生成包含重复元素的随机序列
nums = [randint(0, 10) for num in range(20)]
# 元素出现次数的统计最终肯定是一个字典，因此可以以元素的Key，出现的次数为Value
count = dict.fromkeys(nums, 0)
# 统计频次
for num in nums:





    
    count[num] += 1
# 排序方案一
# 根据Value进行排序
_count = sorted(count.values())
# 获取最大的次数
max = _count.pop()
keys = []
# 根据Value获取Key
for k, v in count.items():
    if v == max:
        keys.append(k)
if __name__ == '__main__':
    print(nums)
    print(count)
    print(_count)
    print(max)
    print(keys)
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出现的最大频次为4，且频次为4的元素是9和1

使用 Counter 对象进行排序

# 排序方案二
from collections import Counter
_count = Counter(count)
# 中间代码不变
if __name__ == '__main__':
    print(nums)
    print(count)
    print(_count)
    print(_count.most_common())
    # 获取出现频次最高的三个元素
    print(_count.most_common(3))
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统计单词次数

要统计一段文本中出现频次最高的单词也可以使用到 Counter 对象，这里以 Python 之禅 这段文本为例，统计出现次数最多的前三个单词。

import re
from collections import Counter
zen = open('zen.txt').read()
# 分割所有单词
zen = re.split('\W+', zen)
# print(zen)
_zen = Counter(zen)
print(_zen)
_zen_3 = _zen.most_common(3)
print('前三个出现频次最高的词：', _zen_3)
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执行上述代码，输出结果如下：

调用 Counter 对象的 most_common 方法并输出指定的参数如频次最高的前三个词，输入参数 3 即可获取。