Python 查找和替换列表中的元素

我必须搜索一个列表，并用另一个元素替换所有出现的元素。到目前为止，我在代码方面的尝试毫无进展，最好的方法是什么

例如，假设我的列表有以下整数

>>> a = [1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1]

我需要用值10替换所有出现的数字1，这样我需要的输出是

>>> a = [10, 2, 3, 4, 5, 10, 2, 3, 4, 5, 10]

因此，我的目标是将数字1的所有实例替换为数字10。

尝试使用a和

---

列表理解工作得很好，使用enumerate循环可以节省一些内存（b/c操作基本上是就地完成的）

还有函数式编程。请参阅使用：

---

如果要替换多个值，还可以使用字典：

a = [1, 2, 3, 4, 1, 5, 3, 2, 6, 1, 1]
dic = {1:10, 2:20, 3:'foo'}

print([dic.get(n, n) for n in a])

> [10, 20, 'foo', 4, 10, 5, 'foo', 20, 6, 10, 10]

---

以下是Python3.x中非常简单的方法

 a = [1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1]        #Replacing every 1 with 10
 for i in range(len(a)):
   if a[i] == 1:
     a[i] = 10  
 print(a)

这种方法有效。欢迎评论。希望有帮助：）

还要试着去理解和解决方案是如何工作的。列表压缩和lambda函数是有用的工具

a = [1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,12]
for i in range (len(a)):
    if a[i]==2:
        a[i]=123

---

您可以使用for and或while循环；但是，如果您知道内置的Enumerate函数，则建议使用Enumerate。

您只需在python中使用列表理解：

def replace_element(YOUR_LIST, set_to=NEW_VALUE):
    return [i
            if SOME_CONDITION
            else NEW_VALUE
            for i in YOUR_LIST]

对于您的情况，如果要将所有出现的1替换为10，则代码段如下所示：

def replace_element(YOUR_LIST, set_to=10):
    return [i
            if i != 1  # keeps all elements not equal to one
            else set_to  # replaces 1 with 10
            for i in YOUR_LIST]

---

用中的

10

轻松替换所有

1

a=[1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1]

a可以使用以下一行lambda+map组合，以及“看，Ma，没有IFs或FORs！”：

#将列表“a”中的所有“1”替换为“10”，并将结果放入列表“c”：

---

c=list（map（lambda b:b.replace（“1”，“10”），a））

我知道这是一个非常古老的问题，有很多方法可以解决。我发现最简单的方法是使用

numpy

包

导入numpy
arr=numpy.asarray（[1,6,1,9,8]）
arr[arr==8]=0#将所有出现的8更改为0
打印（arr）

与其他答案中给出的单步迭代方法相比，使用

list.index（）

在长列表和很少出现的情况下，其速度大约快3倍

def list_replace(lst, old=1, new=10):
    """replace list elements (inplace)"""
    i = -1
    try:
        while 1:
            i = lst.index(old, i + 1)
            lst[i] = new
    except ValueError:
        pass

---

我的用例是用一些默认值替换

None

我已经对这里介绍的解决这个问题的方法进行了计时，包括@kxr-使用

str.count

的方法

使用Python 3.8.1在ipython中测试代码：

def rep1(lst, replacer = 0):
    ''' List comprehension, new list '''

    return [item if item is not None else replacer for item in lst]


def rep2(lst, replacer = 0):
    ''' List comprehension, in-place '''    
    lst[:] =  [item if item is not None else replacer for item in lst]

    return lst


def rep3(lst, replacer = 0):
    ''' enumerate() with comparison - in-place '''
    for idx, item in enumerate(lst):
        if item is None:
            lst[idx] = replacer

    return lst


def rep4(lst, replacer = 0):
    ''' Using str.index + Exception, in-place '''

    idx = -1
    # none_amount = lst.count(None)
    while True:
        try:
            idx = lst.index(None, idx+1)
        except ValueError:
            break
        else:
            lst[idx] = replacer

    return lst


def rep5(lst, replacer = 0):
    ''' Using str.index + str.count, in-place '''

    idx = -1
    for _ in range(lst.count(None)):
        idx = lst.index(None, idx+1)
        lst[idx] = replacer

    return lst


def rep6(lst, replacer = 0):
    ''' Using map, return map iterator '''

    return map(lambda item: item if item is not None else replacer, lst)


def rep7(lst, replacer = 0):
    ''' Using map, return new list '''

    return list(map(lambda item: item if item is not None else replacer, lst))


lst = [5]*10**6
# lst = [None]*10**6

%timeit rep1(lst)    
%timeit rep2(lst)    
%timeit rep3(lst)    
%timeit rep4(lst)    
%timeit rep5(lst)    
%timeit rep6(lst)    
%timeit rep7(lst)    

我得到：

26.3 ms ± 163 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
29.3 ms ± 206 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
33.8 ms ± 191 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
11.9 ms ± 37.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
11.9 ms ± 60.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
260 ns ± 1.84 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
56.5 ms ± 204 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

使用内部

str.index

实际上比任何手动比较都要快

我不知道测试4中的异常是否比使用

str.count

更费力，差异似乎可以忽略不计

---

请注意，

map（）

（测试6）返回一个迭代器，而不是实际的列表，因此测试7。

这个古老但相关的问题的答案在速度上有很大差异

kxr发布的最快的

但是，这甚至比更快，否则就不在这里了：

def f1(arr, find, replace):
    # fast and readable
    base=0
    for cnt in range(arr.count(find)):
        offset=arr.index(find, base)
        arr[offset]=replace
        base=offset+1

下面是各种解决方案的时机。更快的答案比公认答案快3倍，比这里最慢的答案快5倍

公平地说，所有方法都需要对发送到函数的数组进行镶嵌替换

请参阅下面的计时代码：

def f1(arr, find, replace):
    # fast and readable
    base=0
    for cnt in range(arr.count(find)):
        offset=arr.index(find, base)
        arr[offset]=replace
        base=offset+1
        
def f2(arr,find,replace):
    # accepted answer
    for i,e in enumerate(arr):
        if e==find: 
            arr[i]=replace
        
def f3(arr,find,replace):
    # in place list comprehension
    arr[:]=[replace if e==find else e for e in arr]
    
def f4(arr,find,replace):
    # in place map and lambda -- SLOW
    arr[:]=list(map(lambda x: x if x != find else replace, arr))
    
def f5(arr,find,replace):
    # find index with comprehension
    for i in [i for i, e in enumerate(arr) if e==find]:
        arr[i]=replace
        
def f6(arr,find,replace):
    # FASTEST but a little les clear
    try:
        while True:
            arr[arr.index(find)]=replace
    except ValueError:
        pass    

def f7(lst, old, new):
    """replace list elements (inplace)"""
    i = -1
    try:
        while 1:
            i = lst.index(old, i + 1)
            lst[i] = new
    except ValueError:
        pass
    
    
import time     

def cmpthese(funcs, args=(), cnt=1000, rate=True, micro=True):
    """Generate a Perl style function benchmark"""                   
    def pprint_table(table):
        """Perl style table output"""
        def format_field(field, fmt='{:,.0f}'):
            if type(field) is str: return field
            if type(field) is tuple: return field[1].format(field[0])
            return fmt.format(field)     

        def get_max_col_w(table, index):
            return max([len(format_field(row[index])) for row in table])         

        col_paddings=[get_max_col_w(table, i) for i in range(len(table[0]))]
        for i,row in enumerate(table):
            # left col
            row_tab=[row[0].ljust(col_paddings[0])]
            # rest of the cols
            row_tab+=[format_field(row[j]).rjust(col_paddings[j]) for j in range(1,len(row))]
            print(' '.join(row_tab))                

    results={}
    for i in range(cnt):
        for f in funcs:
            start=time.perf_counter_ns()
            f(*args)
            stop=time.perf_counter_ns()
            results.setdefault(f.__name__, []).append(stop-start)
    results={k:float(sum(v))/len(v) for k,v in results.items()}     
    fastest=sorted(results,key=results.get, reverse=True)
    table=[['']]
    if rate: table[0].append('rate/sec')
    if micro: table[0].append('\u03bcsec/pass')
    table[0].extend(fastest)
    for e in fastest:
        tmp=[e]
        if rate:
            tmp.append('{:,}'.format(int(round(float(cnt)*1000000.0/results[e]))))

        if micro:
            tmp.append('{:,.1f}'.format(results[e]/float(cnt)))

        for x in fastest:
            if x==e: tmp.append('--')
            else: tmp.append('{:.1%}'.format((results[x]-results[e])/results[e]))
        table.append(tmp) 

    pprint_table(table)                    



if __name__=='__main__':
    import sys
    import time 
    print(sys.version)
    cases=(
        ('small, found', 9, 100),
        ('small, not found', 99, 100),
        ('large, found', 9, 1000),
        ('large, not found', 99, 1000)
    )
    for txt, tgt, mul in cases:
        print(f'\n{txt}:')
        arr=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]*mul 
        args=(arr,tgt,'X')
        cmpthese([f1,f2,f3, f4, f5, f6, f7],args)   

结果是：

3.9.1 (default, Feb  3 2021, 07:38:02) 
[Clang 12.0.0 (clang-1200.0.32.29)]

small, found:
   rate/sec μsec/pass     f4     f3     f5     f2     f6     f7     f1
f4  133,982       7.5     -- -38.8% -49.0% -52.5% -78.5% -78.6% -82.9%
f3  219,090       4.6  63.5%     -- -16.6% -22.4% -64.8% -65.0% -72.0%
f5  262,801       3.8  96.1%  20.0%     --  -6.9% -57.8% -58.0% -66.4%
f2  282,259       3.5 110.7%  28.8%   7.4%     -- -54.6% -54.9% -63.9%
f6  622,122       1.6 364.3% 184.0% 136.7% 120.4%     --  -0.7% -20.5%
f7  626,367       1.6 367.5% 185.9% 138.3% 121.9%   0.7%     -- -19.9%
f1  782,307       1.3 483.9% 257.1% 197.7% 177.2%  25.7%  24.9%     --

small, not found:
   rate/sec μsec/pass     f4     f5     f2     f3     f6     f7     f1
f4   13,846      72.2     -- -40.3% -41.4% -47.8% -85.2% -85.4% -86.2%
f5   23,186      43.1  67.5%     --  -1.9% -12.5% -75.2% -75.5% -76.9%
f2   23,646      42.3  70.8%   2.0%     -- -10.8% -74.8% -75.0% -76.4%
f3   26,512      37.7  91.5%  14.3%  12.1%     -- -71.7% -72.0% -73.5%
f6   93,656      10.7 576.4% 303.9% 296.1% 253.3%     --  -1.0%  -6.5%
f7   94,594      10.6 583.2% 308.0% 300.0% 256.8%   1.0%     --  -5.6%
f1  100,206      10.0 623.7% 332.2% 323.8% 278.0%   7.0%   5.9%     --

large, found:
   rate/sec μsec/pass     f4     f2     f5     f3     f6     f7     f1
f4      145   6,889.4     -- -33.3% -34.8% -48.6% -85.3% -85.4% -85.8%
f2      218   4,593.5  50.0%     --  -2.2% -22.8% -78.0% -78.1% -78.6%
f5      223   4,492.4  53.4%   2.3%     -- -21.1% -77.5% -77.6% -78.2%
f3      282   3,544.0  94.4%  29.6%  26.8%     -- -71.5% -71.6% -72.3%
f6      991   1,009.5 582.4% 355.0% 345.0% 251.1%     --  -0.4%  -2.8%
f7      995   1,005.4 585.2% 356.9% 346.8% 252.5%   0.4%     --  -2.4%
f1    1,019     981.3 602.1% 368.1% 357.8% 261.2%   2.9%   2.5%     --

large, not found:
   rate/sec μsec/pass     f4     f5     f2     f3     f6     f7     f1
f4      147   6,812.0     -- -35.0% -36.4% -48.9% -85.7% -85.8% -86.1%
f5      226   4,424.8  54.0%     --  -2.0% -21.3% -78.0% -78.1% -78.6%
f2      231   4,334.9  57.1%   2.1%     -- -19.6% -77.6% -77.7% -78.2%
f3      287   3,484.0  95.5%  27.0%  24.4%     -- -72.1% -72.2% -72.8%
f6    1,028     972.3 600.6% 355.1% 345.8% 258.3%     --  -0.4%  -2.7%
f7    1,033     968.2 603.6% 357.0% 347.7% 259.8%   0.4%     --  -2.3%
f1    1,057     946.2 619.9% 367.6% 358.1% 268.2%   2.8%   2.3%     --

---

这是一个在

O（n）

time中运行的酷且可扩展的设计模式

a=[1,2,3,4,5,6,7,6,5,4,3,2,1]
替换={
1: 10,
2: 20,
3: 30,
}
a=[replacements.get（x，x）表示a中的x]
印刷品（a）
#返回[10,20,30,4,5,6,7,6,5,4,30,20,10]

这可以通过使用枚举函数轻松完成

代码-

---

一个班轮和最快的方式做到这一点：

[10 if x==1 else x for x in a]

---

顺便问一下，这是干什么用的？+1的副本。太糟糕了.<代码> lambda < /Cord>和<代码> map < /Cord>被认为是非Pyththic的。我不确定LAMBDA或MAP本质上是非Pyththic的，但是我同意列表理解比使用这两个组合更干净，更可读。我自己并不认为它们是非Pyththic的，但很多人都认为，包括Guido van Rossum（）。这是一种宗派主义的东西。@outis:

map

+

lambda

比等价的listcomp可读性差、速度慢。如果映射函数是用C实现的内置函数，并且输入足够大，可以使

map

的每项好处克服稍高的固定开销，但是

map

需要Python级别的函数（例如

lambda

），则可以从

map

中挤出一些性能一个等价的genexpr/listcomp可以内联（避免函数调用开销），

map

真的没有任何好处（从3.9开始，对于一个超过

a=[*range（10）]*100

的简单测试用例，这个

map

花费的时间是等价的listcomp的2倍）；我喜欢

map

当我已经有了一个函数，可以做我需要做的事情时（这个函数可能太复杂了，无论如何都不值得在listcomp中内联，或者它是一个内置的，你无论如何都不能内联，例如

对于line-in-map（str.rstrip，fileob）：

从一个文件中一行接一行地预裂），但是如果我没有这样一个函数，我就必须使用

lambda

，正如前面提到的那样，它会变得更丑陋和更慢，所以我也可以使用listcomp/genexpr。但是这不会改变

a

，对吗？我想OP想要一个change@Dula您可以执行a=[4如果x==1，则为a中的x执行x]，这将生效a@Dula：关于

a

是否应该变异的问题很模糊，但是（如Alekhya所示）在使用列表理解时处理这两种情况都很简单。如果你想变异

a

，那么你应该做

a[：]=[4如果x==1，则a中x的x为x]

（请注意完整的列表片段）。只需执行

a=

即可创建一个新列表

a

，该列表与原始列表具有不同的

id（）

（标识）

def f1(arr, find, replace):
    # fast and readable
    base=0
    for cnt in range(arr.count(find)):
        offset=arr.index(find, base)
        arr[offset]=replace
        base=offset+1

def f1(arr, find, replace):
    # fast and readable
    base=0
    for cnt in range(arr.count(find)):
        offset=arr.index(find, base)
        arr[offset]=replace
        base=offset+1
        
def f2(arr,find,replace):
    # accepted answer
    for i,e in enumerate(arr):
        if e==find: 
            arr[i]=replace
        
def f3(arr,find,replace):
    # in place list comprehension
    arr[:]=[replace if e==find else e for e in arr]
    
def f4(arr,find,replace):
    # in place map and lambda -- SLOW
    arr[:]=list(map(lambda x: x if x != find else replace, arr))
    
def f5(arr,find,replace):
    # find index with comprehension
    for i in [i for i, e in enumerate(arr) if e==find]:
        arr[i]=replace
        
def f6(arr,find,replace):
    # FASTEST but a little les clear
    try:
        while True:
            arr[arr.index(find)]=replace
    except ValueError:
        pass    

def f7(lst, old, new):
    """replace list elements (inplace)"""
    i = -1
    try:
        while 1:
            i = lst.index(old, i + 1)
            lst[i] = new
    except ValueError:
        pass
    
    
import time     

def cmpthese(funcs, args=(), cnt=1000, rate=True, micro=True):
    """Generate a Perl style function benchmark"""                   
    def pprint_table(table):
        """Perl style table output"""
        def format_field(field, fmt='{:,.0f}'):
            if type(field) is str: return field
            if type(field) is tuple: return field[1].format(field[0])
            return fmt.format(field)     

        def get_max_col_w(table, index):
            return max([len(format_field(row[index])) for row in table])         

        col_paddings=[get_max_col_w(table, i) for i in range(len(table[0]))]
        for i,row in enumerate(table):
            # left col
            row_tab=[row[0].ljust(col_paddings[0])]
            # rest of the cols
            row_tab+=[format_field(row[j]).rjust(col_paddings[j]) for j in range(1,len(row))]
            print(' '.join(row_tab))                

    results={}
    for i in range(cnt):
        for f in funcs:
            start=time.perf_counter_ns()
            f(*args)
            stop=time.perf_counter_ns()
            results.setdefault(f.__name__, []).append(stop-start)
    results={k:float(sum(v))/len(v) for k,v in results.items()}     
    fastest=sorted(results,key=results.get, reverse=True)
    table=[['']]
    if rate: table[0].append('rate/sec')
    if micro: table[0].append('\u03bcsec/pass')
    table[0].extend(fastest)
    for e in fastest:
        tmp=[e]
        if rate:
            tmp.append('{:,}'.format(int(round(float(cnt)*1000000.0/results[e]))))

        if micro:
            tmp.append('{:,.1f}'.format(results[e]/float(cnt)))

        for x in fastest:
            if x==e: tmp.append('--')
            else: tmp.append('{:.1%}'.format((results[x]-results[e])/results[e]))
        table.append(tmp) 

    pprint_table(table)                    



if __name__=='__main__':
    import sys
    import time 
    print(sys.version)
    cases=(
        ('small, found', 9, 100),
        ('small, not found', 99, 100),
        ('large, found', 9, 1000),
        ('large, not found', 99, 1000)
    )
    for txt, tgt, mul in cases:
        print(f'\n{txt}:')
        arr=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]*mul 
        args=(arr,tgt,'X')
        cmpthese([f1,f2,f3, f4, f5, f6, f7],args)   

3.9.1 (default, Feb  3 2021, 07:38:02) 
[Clang 12.0.0 (clang-1200.0.32.29)]

small, found:
   rate/sec μsec/pass     f4     f3     f5     f2     f6     f7     f1
f4  133,982       7.5     -- -38.8% -49.0% -52.5% -78.5% -78.6% -82.9%
f3  219,090       4.6  63.5%     -- -16.6% -22.4% -64.8% -65.0% -72.0%
f5  262,801       3.8  96.1%  20.0%     --  -6.9% -57.8% -58.0% -66.4%
f2  282,259       3.5 110.7%  28.8%   7.4%     -- -54.6% -54.9% -63.9%
f6  622,122       1.6 364.3% 184.0% 136.7% 120.4%     --  -0.7% -20.5%
f7  626,367       1.6 367.5% 185.9% 138.3% 121.9%   0.7%     -- -19.9%
f1  782,307       1.3 483.9% 257.1% 197.7% 177.2%  25.7%  24.9%     --

small, not found:
   rate/sec μsec/pass     f4     f5     f2     f3     f6     f7     f1
f4   13,846      72.2     -- -40.3% -41.4% -47.8% -85.2% -85.4% -86.2%
f5   23,186      43.1  67.5%     --  -1.9% -12.5% -75.2% -75.5% -76.9%
f2   23,646      42.3  70.8%   2.0%     -- -10.8% -74.8% -75.0% -76.4%
f3   26,512      37.7  91.5%  14.3%  12.1%     -- -71.7% -72.0% -73.5%
f6   93,656      10.7 576.4% 303.9% 296.1% 253.3%     --  -1.0%  -6.5%
f7   94,594      10.6 583.2% 308.0% 300.0% 256.8%   1.0%     --  -5.6%
f1  100,206      10.0 623.7% 332.2% 323.8% 278.0%   7.0%   5.9%     --

large, found:
   rate/sec μsec/pass     f4     f2     f5     f3     f6     f7     f1
f4      145   6,889.4     -- -33.3% -34.8% -48.6% -85.3% -85.4% -85.8%
f2      218   4,593.5  50.0%     --  -2.2% -22.8% -78.0% -78.1% -78.6%
f5      223   4,492.4  53.4%   2.3%     -- -21.1% -77.5% -77.6% -78.2%
f3      282   3,544.0  94.4%  29.6%  26.8%     -- -71.5% -71.6% -72.3%
f6      991   1,009.5 582.4% 355.0% 345.0% 251.1%     --  -0.4%  -2.8%
f7      995   1,005.4 585.2% 356.9% 346.8% 252.5%   0.4%     --  -2.4%
f1    1,019     981.3 602.1% 368.1% 357.8% 261.2%   2.9%   2.5%     --

large, not found:
   rate/sec μsec/pass     f4     f5     f2     f3     f6     f7     f1
f4      147   6,812.0     -- -35.0% -36.4% -48.9% -85.7% -85.8% -86.1%
f5      226   4,424.8  54.0%     --  -2.0% -21.3% -78.0% -78.1% -78.6%
f2      231   4,334.9  57.1%   2.1%     -- -19.6% -77.6% -77.7% -78.2%
f3      287   3,484.0  95.5%  27.0%  24.4%     -- -72.1% -72.2% -72.8%
f6    1,028     972.3 600.6% 355.1% 345.8% 258.3%     --  -0.4%  -2.7%
f7    1,033     968.2 603.6% 357.0% 347.7% 259.8%   0.4%     --  -2.3%
f1    1,057     946.2 619.9% 367.6% 358.1% 268.2%   2.8%   2.3%     --

lst=[1,2,3,4,1,6,7,9,10,1,2]
for index,item in enumerate(lst):
    if item==1:
        lst[index]=10 #Replaces the item '1' in list with '10'

print(lst)

[10 if x==1 else x for x in a]