python中提供了一些資料過濾功能，可以使用內建函式，也可以使用迴圈語句來判斷，或者使用pandas庫，當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')]
這裡的a為乙個list，列表中還有元組。每乙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。可以有三種寫法：
第一種，使用內建函式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(dataizbgcpmada_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))
執行結果：
[('chic', 程式設計客棧'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'), ('althoug程式設計客棧h', '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)
執行結果：
0 chic
2 www.cppcns.com menu
4 doesnt
5 scream
6 french
7 cuisine
name: word, dtype: object
第三種，使用迴圈：
# -*- 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(a程式設計客棧bsd)
得到的結果都相同，如下：
['chic', 'menu', 'doesnt', 'scream', 'french', 'cuisine']
雖然結果相同，但是推薦第
一、二種方法，因為這兩個方法速度更快。
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