㈠ 如何用Python筛选三列数中至少有2个不为0的行
l1=[1,2,3,4,5,6,7]
l2=[0,1,0,1,0,1,0]
l3=[-3,-2,-1,0,1,2]
deff(n):
return1ifn>0else0 #返回1（如果n>0）,否则0
fora,b,cinlist(zip(l1,l2,l3)):
iff(a)+f(b)+f(c)>=2:
print(a,b,c)
input()
这里l1，l2，l3是三列数
㈡ python中的filter函数怎么用
python filter内建函数
filter函数是python内建函数，可以操作任何可迭代类型，如list,tuple,string.
filter需要带上一个函数function和一个可迭代序列作为参数。filter()将调用该function作用于每一个可迭代序列的元素，并返回一个由该function验证后返回值为true的元素组成新的可迭代序列，新序列的类型保持与filter参数序列的类型一致
2.filter与数字
下面用这个例子来说明：
#建个数字列表
numbers=[1,5,9,8,4,6,3,7]
#定义一个过滤标准，取小于5的数
deflessThanFive(element):
returnelement<5
printfilter(lessThanFive,numbers)
输出结果是列表：[1,4,3]
解说：此处的过滤函数lessThanFive必需带入一个参数（filter()会调用lessThanFive，参数是列表nembers中的每一个元素，一次一个）。filter()返回所有值都是小于5的列表
3.filter与字符串
下面用如下例子说明：
#定义元组类型
names=('Jack','Jill,'Steve','')
#筛选出名字
new_names=filter(None,names)
printnew_names
输出结果是元组：
('Jack','Jill,'Steve'）
在元组names最后一个名字是空字符串,而filter的第一个参数是None,这说明需要使用identity函数(该函数是简单的返回该元素的）
因为python对空字符串，0和None作为False,所以上面的filter的语句就是移除空元素。
4.filter和函数
目的：找出以J开头的名字
defstartsWithJ(element):
ifelement:
returnelement[0]=='J'
returnFalse
j_names=filter(startsWithJ,names)
printj_names
输出结果是元组：（'Jack','Jill')
注意到了吗，上面的2个结果都是tuple而不是list，再一次说明fliter的返回值类型与参数序列的类型保持一致
㈢ 如何用python代码实现筛选
用python代码实现筛选的方法：
python中的if语句可以实现筛选的效果。例如：筛选出列表里的数字就可以用“if type(i) == int”语句来筛选
示例代码如下：
执行结果如下：
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㈣ 如何用Python爬虫抓取JS动态筛选内容
打开浏览器，以google chrome为例，输入你上面的网址。
然后按F12打开调试窗口，然后尝试勾选左边某一个选项，马上可以看到右边的调试窗口有东西输出。
找到第一个输出的行，点击header，可以看到每一个都是用的post方法。
所以只需要构造相应的header并post上去，就可以得到你想要的数据了。
而这个发放返回的是json数据，然后编码成dict格式 提取出数据就可以了。
㈤ python后端开发需要学什么
第一阶段：Python语言基础
主要学习Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目。
第二阶段：Python语言高级
主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及Mysql数据库。
第三阶段：Pythonweb开发
主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成网页界面设计实战;能独立开发网站。
第四阶段：Linux基础
主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。
第五阶段：Linux运维自动化开发
主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。
第六阶段：Python爬虫
主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。
第七阶段：Python数据分析和大数据
主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
第八阶段：Python机器学习
主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。
关于python后端开发需要学什么的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
㈥ 用python将要的数据筛选出来
#!/usr/bin/python
#encoding:utf-8
#filename:.qa.py
depno={'01':'市中支行',
'02':'槐荫支行',
}#机构代码:机构名称
staffnoanddepno={'0001':'01',
'0002':'01',
'0003':'02'
}#员工代码：机构代码
data_content="""
2010-03-2017:55:08|0002|4202|0
2010-03-2017:55:32|0003|5204|755008
2010-03-2018:08:57|0001|5204|680464
2010-03-2018:10:07|0002|4202|0
"""
importre
patt=re.compile(r"""
(?P<dt>d{4}-d{2}-d{2}sd{2}:d{2}:d{2})
|
(?P<staffkey>d*)
|
(?P<item>d*)
|
(?P<value>d*)
""",re.I|re.U|re.X)
result={}
forminfilter(None,map(patt.match,data_content.splitlines())):
d=m.groupdict()
dep_key=staffnoanddepno.get(d["staffkey"])
result.setdefault(dep_key,{})
.setdefault(d["staffkey"],[])
.append((d["dt"],d["item"],d["value"]))
fordep_keyinsorted(result):
printdep_key,depno.get(dep_key)
forstaffkeyinsorted(result[dep_key]):
print" ",staffkey
fordt,item,valueinresult[dep_key][staffkey]:
print" "*2,dt,item,value
#~>python-u".qa.py"
#~01市中支行
#~0001
#~2010-03-2018:08:575204680464
#~0002
#~2010-03-2017:55:0842020
#~2010-03-2018:10:0742020
#~02槐荫支行
#~0003
#~2010-03-2017:55:325204755008
#~>Exitcode:0Time:0.064
㈦ python 特定 行列 文本 筛选
#openfile
fin=open("file01.txt","r")
fout=open("file02.txt","w")
#init
count_AG=0
count_AT=0
count_AC=0
#datalines
forlineinfin:
dat_in=line.split()
ifint(dat_in[5])>=3andfloat(dat_in[7])>=0.1:
fout.write(line)
#closefile
fin.close()
fout.close()
㈧ 如何使用python对csv/表格进行筛选和计算
python2.5之后就自带sqlite3了，这种事情还是数据库在行~
㈨ python 筛选输出多个结果
假设你的上述数据是一个字符串，以下是我的处理方法：
s = """compound=1
energy=123
Enthalpy=123
compound=2
energy=321
Enthalpy=321"""
need_lists = [sub for sub in s.split("\n") if "energy" in sub]
print(need_lists)
最主要是这个列表推导式：
s.split("\n")是将字符串用\n进行分隔为列表
for sub in s.split("\n")循环每一个元素
if "energy" in sub判断每个元素中是否包含有energy字符
need_lists = [sub for sub in s.split("\n") if "energy" in sub]只接收元素中有energy字符的元素，并将其组成新的列表给need_lists变量
㈩ Python 如何开发高效漂亮的轻量级 Web 应用
痛点
从我开始折腾数据分析工具的那一天，就没有想明白一件事儿 —— 我打算把数据分析的成果做成一个 Web 应用，为什么这么难？
我需要的核心功能，无非是在网页上接收用户输入，然后做分析处理，把分析结果反馈给用户，完事儿。
可是这谈何容易？
很多人都会微笑着告诉你，想做 Web 应用？这得学前端编程， HTML + Javascript 了解一下吧！
什么？你还需要在后台做数据分析？那你就得学 Web 框架了。
你说喜欢 Python ？那就学个 Django 或者 Flask 好了。
我也不是没有看过 Django 和 Flask 的教程，还曾经付费学习过。光是 Django 配置环境，就够写一章出来。
作为学习的中间成果，我还写了这篇《如何用 Python 做 Web 开发？——Django 环境配置》分享给你。
真正让我痛苦的，不是 Web 框架的操作有多么琐碎，而是教程里的案例，为什么都那么奇怪？
几乎所有的教程，都指向一个目标：
来，我教你做一个 blog 出来！
我用你教？！
我要是想用 blog ，可以直接注册一个免费的啊！为什么我要自己开发个 blog 出来？
为什么你就不能告诉我，该怎么把我目前的数据分析结果，迅速挪到 Web 页面上，跟用户实时交互？
虽然二者的结果，都是做一个 Web 应用出来。但是，它们关注的焦点，需要的功能，能一样吗？
但是人家写书和做教程的人，就是不疾不徐，坚持一定要教会你，如何做一个 blog 出来……
你不学，又能怎么办呢？你难道想只凭 Python 脚本，就做一个 Web 应用出来？
还真别说，最近，这个事儿从幻想，变成了现实。
样例
这不，我就用纯 Python 脚本写了个 Web 应用。
我编写的代码里，没有一丝半毫的 Web 框架，Javascript，甚至是 HTML 。
这玩意儿能用吗？
你自己来试试看。
请你打开浏览器，输入以下链接：https://helloworld-streamlit.herokuapp.com/
你会看到下面的初始化界面。
初始化完毕之后，页面会分成左右两栏。左面是两个下拉候选框，分别让你指定需要分析的数据范围。
上面一个，是事件类型；
下面一个，是事件发生归属地。
如果你看过我的文章《如何用 Python 和循环神经网络预测严重交通拥堵？》，应该对这个数据集很熟悉。
只不过，当时我们更注重的，是用循环神经网络搭建了一个严重拥堵事件预测模型。
而今天，我们是要进行探索性数据分析，也就是根据我们感兴趣的目标，对数据进行整理操作，然后可视化显示。
选定之后，你会看到右侧提示两个信息：
你筛选之后，数据框包含行数
在层叠地图上的可视化结果。
怎么样？
麻雀虽小，五脏俱全。
虽然咱们这个 Web 应用很简单，不过交互分析该有的功能和流程，基本上都涵盖了。
你可能会问：
王老师，编这么一个应用出来，不简单吧？
让我带你到幕后，看看是不是很复杂。
幕后
我把这个应用的全部源代码，都为你存储到了 Github 上。请你访问这个网址获取：https://github.com/wshuyi/demo-helloworld-streamlit
可以看到，一共包含了 4 个文件。
有意思的是，其中 3 个，包括：
Procfile
setup.sh
requirements.txt
都只是部署到远程服务器时，需要用到的配置文件而已。
也就是说，只有最后一个helloworld.py是主角，它包含了实现咱们全部交互式数据分析功能的 Python 脚本文件。
这代码，少说也得有几百行吧？
别担心，打开来看看：
上面这张截图，就已经包含了实现交互数据分析功能的全部代码。
神奇吧？
解读
这么短的代码，为什么能有如此强大的功能？
这是因为它背后使用的一个软件包，叫做streamlit。
它是干什么用的？
一言以蔽之，给你赋能，让你能够不去操心什么前端后端。只写 Python ，只关注功能，你就能写出一个交互式 Web 应用出来。
当然，既然最后是 Web 应用，那么实际上前后端的功能都是齐备的。
只不过，这些交由 Streamlit 来帮你费心操办。你根本不用管。
爆发
为什么会有人做了这么一款神器出来？
原因很简单，咱们前面提到的痛点，是大伙儿都有的。
咱们这些麻瓜（Muggle），遇到痛点只能忍着。
但是真正的魔法师（优秀程序员），是忍不了的。
在这段来自 PyData LA 2019 的视频里，Streamlit 的 CEO Adrien Treuille 谈及了他在数据智能企业中，长期遭遇的痛点。
最大的痛点，就是数据科学家训练好机器学习模型后，需要验证效果，和用户反馈沟通。
但是，做机器学习的工程师本身，并不掌握这一整套的工具栈。
所以，就得在把全部的数据分析和模型训练工作完成后，把这东西移交给一个工具制作团队。
人家做完以后，就告诉数据科学团队说，做好了。但是注意，现在处于需求冻结阶段。这个应用你们可以随便用，只是别乱改。改坏了我们管不了。因为最近两个月，我们还得给其他若干数据分析团队做 app 。大概几个月以后，我们又能回来帮助你们了……
Adrien Treuille 很敏锐地捕捉到了这个长期痛点，于是在 2018 年， 创立了 streamlit 。
目标很简单，给数据科学团队提供简单的工具，让他们使用已经掌握的 Python 编程技能，就能直接做 Web 应用。
什么 “等上两三个月不许改”？！你们自己慢慢儿玩儿去吧，我们想怎么改，就怎么改！
至于做出来的东西嘛，可以是这样的：
资源
看到这里，是不是心动了？也打算学习一下 Streamlit ？
没问题，我前面给你提供的样例，就在 github 上，你可以直接查看源码。
如果你希望重现这个小应用，并且一步步学习掌握 Streamlit 的基础知识和技能，我也已经为你写好了一份手把手的教程。地址在这里https://sspai.com/post/58474。
它不仅教你如何设置环境，安装工具，写作代码，甚至连如何免费部署到 heroku 平台，让用户使用，都毫无保留地教给了你。
那篇文章，我用于参加少数派年度征文活动，所以就不能全文展示在这里了。
读完以后，如果你觉得有收获，欢迎在少数派平台上帮我点个赞。谢谢支持！
思考
尝试过之后，你应该不难发现，Streamlit 给你带来了什么。
如果你学过 Javascript 和 Flask, Django 等 Web 应用开发技术，Streamlit 可以加快你的 Web 应用开发与测试进程。
如果你还没有学过上述技术， Streamlit 可以给你赋能，让你一下子有了把数据分析结果变成产品的能力。
给你讲点儿更激进的。
有人已经希望能用它替代掉 Flask 用于产品发布了。
还有人说，将来写技术文档，也应该充分使用 Streamlit 。
甚至，还把它比作了数据科学界的 iPhone 。
这里，它是借喻 iPhone 开启智能手机时代，说明 Streamlit 的划时代性。
我不希望你也变得如此激进。
因为这里提到的每一种功用，现在还都有非常专业的工具做的更好，而且新的工具也在不断涌现。
例如说，我们在多个教程中一直使用 Jupyter Notebook 。
现在凭借 Voila 扩展的加持，你也可以很轻松地把 Jupyter Notebook 变成 Web app ，而且可以免费运行在 mybinder 上面。
但是，你可以看到，一个新的工具，以一种简单，而不是更繁复的办法，解决一个功能痛点，是一件多么令人欣喜的事儿。
看了这篇文章，可能会给你一种误解，似乎 JavaScript 为代表的前端编程技术，再也不需要学了。
其实不是这样的。
可以想象，开发门槛降低以后，将来会有更多的人使用 Python 来做 Web 应用。
用 Streamlit 这样的方法，他们只是开发出了一个原型。
要是想打造精品，就必须精细调控很多细节。
这时候， 如果你精通 Javascript ，那你潜在的合作对象一下子就多了起来，你掌握的这门技术，也就有了更大的价值。
还记得吗？我不止一次给你强调过，比起一个工具自身的能力来，协作网络更重要。忘了的话，记得复习《学 Python ，能提升你的竞争力吗？》。
这就好像印刷术的发明，不是让会写字这件事儿变得失去价值，而是全社会都增大了对好作品的渴求。深刻的思考，加上有效的文字表达，会让你生存得更好。
当然，如果你不希望精通写作技艺，只是想做一个抄书匠糊口。那么印刷术就可能会替代你的工作，结果就不那么美妙了。
小结
这篇文章，我为你介绍了 Streamlit 这款有趣的工具。希望你读过之后，掌握了以下知识点：
借助 Streamlit ，你可以用纯 Python 编制 Web 应用；
学 Web 设计依然很有前途，因为你的潜在合作群体正在迅速扩大；
不要惹魔法师（优秀程序员）。他们的痛点需求会转化成无尽的战斗力，兴许会直接替掉你的日常工作。
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