从 Python 2D 列表中删除列的最佳/快速方法

Question

我在python中有一个列表列表列表（所有列表的大小都相同），如下所示：

A = [[1,2,3,4],['a','b','c','d'] , [12,13,14,15]]

我想删除一些列（所有列表的第 i 个元素）。

有什么方法可以在没有for语句的情况下做到这一点吗？

Answer 1

如前所述，没有循环就无法做到这一点。但是，使用内置函数，这是一种不显式使用任何循环的功能方法：

In [24]: from operator import itemgetter
In [25]: def remove_col(arr, ith):
    ...:     itg = itemgetter(*filter((ith).__ne__, range(len(arr[0]))))
    ...:     return list(map(list, map(itg, arr)))
    ...: 

演示：

In [26]: remove_col(A, 1)
Out[26]: [[1, 3, 4], ['a', 'c', 'd'], [12, 14, 15]]
In [27]: remove_col(A, 3)
Out[27]: [[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'], [12, 13, 14]]

请注意，如果您只返回 map(itg, arr)，则不会list(map(list, map(itg, arr)))它会为您提供预期的结果，而是作为迭代器的迭代器而不是列表列表。在这种情况下，就内存和运行时而言，这将是一种更优化的方法。

另外，使用循环是我这样做的方式：

In [31]: def remove_col(arr, ith):
    ...:     return [[j for i,j in enumerate(sub) if i != ith] for sub in arr]

令人惊讶的是（如果您相信 C :) 的强大功能），函数式方法对于大型数组甚至更快。

In [41]: arr = A * 10000
In [42]: %timeit remove_col_functional(arr, 2)
8.42 ms ± 37.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
In [43]: %timeit remove_col_list_com(arr, 2)
23.7 ms ± 165 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# And if in functional approach you just return map(itg, arr)
In [47]: %timeit remove_col_functional_iterator(arr, 2)
1.48 µs ± 4.71 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

Answer 2

我认为如果您精通zip，您可以在不for的情况下做到这一点（这是我最喜欢的"黑客"）：

A = [[1, 2, 3, 4], ['a', 'b', 'c', 'd'], [12, 13, 14, 15]]
B = list(zip(*A))
B.pop(i)
C = list(map(list, zip(*B)))

结果 （i = 2）：

[[1, 2, 4], ['a', 'b', 'd'], [12, 13, 15]]

---

当然，map是列表理解的另一种选择：

B = list(map(lambda l: l[:i] + l[i + 1:], A))

Answer 3

numpy能够删除整列：

import numpy
A = [[1,2,3,4],['a','b','c','d'] , [12,13,14,15]]
na = numpy.array(A)
print(na[:,:-1])   # remove last column
print(na[:,1:])    # remove first column
print(numpy.concatenate((na[:,:2],na[:,3:]),axis=1)) # build from 2 slices: remove third column

结果（简单起见：所有数据都已转换为字符串，不涉及dtype）：

[['1' '2' '3']
 ['a' 'b' 'c']
 ['12' '13' '14']]
[['2' '3' '4']
 ['b' 'c' 'd']
 ['13' '14' '15']]
[['1' '2' '4']
 ['a' 'b' 'd']
 ['12' '13' '15']]

Answer 4

另一个使用列表理解的变体，enumerate：

>>> A = [[1,2,3,4],['a','b','c','d'] , [12,13,14,15]]
>>> k = 2
>>> [[x for i, x in enumerate(a) if i != k] for a in A]
[[1, 2, 4], ['a', 'b', 'd'], [12, 13, 15]]

而且，是的，这其中有for这个词（甚至两次！），但性能应该与任何其他方法没有什么不同（numpy可能更快）。

Answer 5

您可以轻松使用列表理解和切片：

A = [[1,2,3,4],['a','b','c','d'] , [12,13,14,15]]
k = 1
B = [l[:k]+l[k+1:] for l in A]
print(B) # >> returns [[1, 3, 4], ['a', 'c', 'd'], [12, 14, 15]]