将 function 应用于列表的每个元素

Question

假设我有一个像这样的列表：

mylis = ['this is test', 'another test']

如何将 function 应用于列表中的每个元素？ 例如，我如何应用str.upper来获得：

['THIS IS TEST', 'ANOTHER TEST']

Answer 1

我认为您的意思是使用map而不是filter ：

>>> from string import upper
>>> mylis=['this is test', 'another test']
>>> map(upper, mylis)
['THIS IS TEST', 'ANOTHER TEST']

更简单的是，您可以使用str.upper而不是从string导入（感谢@alecxe）：

>>> map(str.upper, mylis)
['THIS IS TEST', 'ANOTHER TEST']

在 Python 2.x 中， map通过将给定函数应用于列表中的每个元素来构造一个新列表。 filter通过限制使用给定函数评估为True的元素来构造一个新列表。

在 Python 3.x 中， map和filter构造迭代器而不是列表，因此如果您使用 Python 3.x 并需要列表，则列表推导方法会更适合。

Answer 2

或者，或者，您可以采用列表理解方法：

>>> mylis = ['this is test', 'another test']
>>> [item.upper() for item in mylis]
['THIS IS TEST', 'ANOTHER TEST']

Answer 3

有时您需要将功能应用于列表的成员。 以下代码对我有用：

>>> def func(a, i):
...     a[i] = a[i].lower()
>>> a = ['TEST', 'TEXT']
>>> list(map(lambda i:func(a, i), range(0, len(a))))
[None, None]
>>> print(a)
['test', 'text']

请注意， map()的输出被传递给列表构造函数，以确保列表在 Python 3 中被转换。应该忽略填充为None值的返回列表，因为我们的目的是就地转换列表a

Answer 4

Python 中的字符串方法经过优化，因此您会发现此处其他答案（ 1、2 ）中提到的循环实现比执行相同任务的其他库（例如 pandas 和numpy ）中的矢量化方法更快。

通常，您可以使用列表理解或map()将 function 应用于列表中的每个元素，如其他答案中所述。 例如，给定一个任意的 function func ，你可以这样做：

new_list = [func(x) for x in mylis]
# or 
new_list = list(map(func, mylis))

如果你想就地修改列表，你可以用切片分配替换每个元素。

# note that you don't need to cast `map` to a list for this assignment
# this is probably the fastest way to apply a function to a list 
mylis[:] = map(str.upper, mylis)
# or
mylis[:] = [x.upper() for x in mylis]

或者使用显式循环：

for i in range(len(mylis)):
    mylis[i] = mylis[i].upper()

您还可以查看内置的itertools和运算符库，以了解构建 function 以应用于每个元素的内置方法。 例如，如果你想将列表中的每个元素乘以 2，你可以使用itertools.repeat和operator.mul ：

from itertools import repeat, starmap
from operator import mul

newlis1 = list(map(mul, mylis, repeat(2)))
# or with starmap
newlis2 = list(starmap(mul, zip(mylis, repeat(2))))

# but at this point, list comprehension is simpler imo
newlis3 = [x*2 for x in mylis]