Python 如何简化数组提取值

是否有一种更简单的方法可以从以下位置解析包含列表的数组：

data = [{'id': '1456', 'type': 'hotel', 'money': '123'}, 
{'id': '3215', 'type': 'appartment', 'rooms': '2', 'toilet': '1'},
{'id': '3213', 'type': 'hotel', 'money': '999'}]

为此：

hotel = ['123, '999']

我想从数据数组中提取类型hotel的货币值，并将所有内容附加到一个数组中

我希望避免创建一个循环，并对其进行迭代，然后检查是否有一个名为money的键。如果是这样，则将其提取并附加到一个hotel数组中

对于Python来说，这似乎有点多余，我想..

是的，您可以使用：

这将有效地查看数据数组，并将每个字典提取为d，然后如果类型为“hotel”，则只将d['money']添加到结果数组中

是的，你可以使用：

这将有效地查看数据数组，并将每个字典提取为d，然后如果类型为“hotel”，则只将d['money']添加到结果数组中

使用它

列表理解允许您基于另一个列表构建列表，并且您可以使用条件仅选择所需的值

list = [x['money'] for x in data if x['type'] == 'hotel']

用这个

列表理解允许您基于另一个列表构建列表，并且您可以使用条件仅选择所需的值

list = [x['money'] for x in data if x['type'] == 'hotel']

---

更具功能性的样式类似于toolz库

---

列表理解工作也是如此，但我发现它们非常难看，与LINQ之类的东西相比，更实用的样式应该是toolz库之类的东西

列出理解工作，但我发现它们与LINQ方法相比非常难看：

In [15]: df = pd.DataFrame(data)

In [16]: df
Out[16]:
     id money rooms toilet        type
0  1456   123   NaN    NaN       hotel
1  3215   NaN     2      1  appartment
2  3213   999   NaN    NaN       hotel

In [17]: df.ix[df.type == 'hotel']
Out[17]:
     id money rooms toilet   type
0  1456   123   NaN    NaN  hotel
2  3213   999   NaN    NaN  hotel

In [18]: df.ix[df.type == 'hotel', 'money']
Out[18]:
0    123
2    999
Name: money, dtype: object

In [19]: df.ix[df.type == 'hotel', 'money'].tolist()
Out[19]: ['123', '999']

一艘班轮：

In [20]: pd.DataFrame(data).ix[df.type=='hotel', 'money'].tolist()
Out[20]: ['123', '999']

方法：

In [15]: df = pd.DataFrame(data)

In [16]: df
Out[16]:
     id money rooms toilet        type
0  1456   123   NaN    NaN       hotel
1  3215   NaN     2      1  appartment
2  3213   999   NaN    NaN       hotel

In [17]: df.ix[df.type == 'hotel']
Out[17]:
     id money rooms toilet   type
0  1456   123   NaN    NaN  hotel
2  3213   999   NaN    NaN  hotel

In [18]: df.ix[df.type == 'hotel', 'money']
Out[18]:
0    123
2    999
Name: money, dtype: object

In [19]: df.ix[df.type == 'hotel', 'money'].tolist()
Out[19]: ['123', '999']

一艘班轮：

In [20]: pd.DataFrame(data).ix[df.type=='hotel', 'money'].tolist()
Out[20]: ['123', '999']

---

功能性方法可能类似于：

filter(len, (d.get('money', '') for d in data))

---

get部分从每个字典中获取货币值，如果不存在，则返回空字符串。然后，使用筛选器删除所有空字符串。

函数方法可能类似于：

filter(len, (d.get('money', '') for d in data))

---

get部分从每个字典中获取货币值，如果不存在，则返回空字符串。然后，使用过滤器删除所有空字符串。

您确实意识到LINQ和列表理解基本上是一样的，对吗？事实上，这是搜索C列表理解的第一个结果。@AlexVanLiew它们做了一些类似的事情，但它们不一样。如果必须执行嵌套查询，LINQ更简洁，效果更好。在LINQ中，分组等流程更为自然。您确实意识到LINQ和列表理解基本上是一样的，对吗？事实上，这是搜索C列表理解的第一个结果。@AlexVanLiew它们做了一些类似的事情，但它们不一样。如果必须执行嵌套查询，LINQ更简洁，效果更好。此外，分组等流程在LINQ中更自然