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Python应用实战-Clumper库 | 常用的数据操作函数

本文主要是介绍Python应用实战-Clumper库 | 常用的数据操作函数，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Keep

keep函数可以从原始数据中抽取符合指定条件的子集。

图片

from clumper import Clumper

list_dicts = [{'a': 1}, 
              {'a': 2}, 
              {'a': 3}, 
              {'a': 4}]

(Clumper(list_dicts)
 .keep(lambda d: d['a'] >= 3)
 .collect()  #试一试去掉.collect()后的效果
)

[{'a': 3}, 
{'a': 4}]

可以实现缺失值处理，以不同的方式实现pandas的.dropna()的功能。

from clumper import Clumper

data = [
    {"a": 1, "b": 4},
    {"a": 2, "b": 3},
    {"a": 3, "b": 2},
    {"a": 4},
]

#只保留含有b的字段
(Clumper(data)
 .keep(lambda d: 'b' in d.keys())
 .collect()
)

[{'a': 1, 'b': 4}, 
{'a': 2, 'b': 3}, 
{'a': 3, 'b': 2}]
这篇关于Python应用实战-Clumper库 | 常用的数据操作函数的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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