python中提供了一些数据过滤功能，可以使用内建函数，也可以使用循环语句来判断，或者使用pandas库，当然在有些情况下使用pandas是为了提高工作效率。
举例如下：
a = [('chic', 'JJ'), ('although', 'IN'), ('menu', 'JJ'), ('items', 'NNS'), ('doesnt', 'JJ'),
('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]
这里的a为一个list，列表中还有元组。每一个元组由单词和其词性组成，我们要筛选词性为JJ何NN的单词。可以有三种写法：
def filt_nn(data_text): nn_data = filter(lambda x: x[1] == 'NN'or x[1] == 'JJ', data_text) print(list(nn_data)) return list(nn_data)
data = pd.DataFrame(a, columns=['word', 'ps']) print(data[data.ps.isin(['JJ', 'NN'])].word)
absd = [] for i in a: if i[1] == 'NN' or i[1] == 'JJ': absd.append(i[0]) print(absd)
得到的结果都相同，如下：
['chic', 'menu', 'doesnt', 'scream', 'french', 'cuisine']
虽然结果相同，但是推荐第一、二种方法，因为这两个方法速度更快。
补充：Python DataFrame 多条件筛选 使用&
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~
DF6 Out[42]: B C D 0 1 B 10.750 1 3 C 8.875 2 2 T 58.000 3 2 L 57.000 4 3 Y 46.000
DF6[(DF6.B>1) & (DF6.D > 10)]
Out[45]: B C D 2 2 T 58.0 3 2 L 57.0 4 3 Y 46.0
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
