如果該子列表中的任何元素在另一個列表中，如何刪除列表中的列表（即子列表）？

Question

我有一個包含許多子列表的列表。 例如：

full_list = [[1, 1, 3, 4], [3, 99, 5, 2],[2, 4, 4], [3, 4, 5, 2, 60]]

我還有另一個列表，名為省略。 例如：

omit = [99, 60, 98]

如果該子列表中的任何元素在省略列表中，我想刪除full_list中的子列表。 例如，我希望結果列表是：

reduced_list = [[1, 1, 3, 4], [2, 4, 4]]

因為只有這些子列表沒有省略列表中的元素。

我猜是有一些簡單的方法可以通過列表理解來解決這個問題，但我無法讓它工作。 我嘗試了很多東西：例如：

reduced_list = [sublist for sublist in full_list if item for sublist not in omit] 

• 這段代碼導致錯誤（無效的snytax） - 但我想我錯過了更多。

任何幫助將非常感激！

ps，以上是一個簡化的問題。 我的最終目標是從非常長的列表（例如，500,000個子列表）中刪除子列表，如果這些子列表中的任何元素（字符串）在“省略”列表中包含超過2000個字符串。

Answer 1

使用set和all() ：

>>> omit = {99, 60, 98}
>>> full_list = [[1, 1, 3, 4], [3, 99, 5, 2],[2, 4, 4], [3, 4, 5, 2, 60]]
>>> [item for item in full_list if all(x not in omit for x in item)]
[[1, 1, 3, 4], [2, 4, 4]]

這種方法與@ alecxe（或@ÓscarLópez）解決方案的主要區別在於它all短路並且不會在內存中創建任何集合或列表，而set-intersection返回包含所有常見項目的新集合omit set並檢查它的長度以確定是否有任何項目是常見的。（set-intersection以C速度內部發生，因此它比all常規python循環更快）

時間比較：

>>> import random

沒有項目相交：

>>> omit = set(random.randrange(1, 10**18) for _ in xrange(100000))
>>> full_list = [[random.randrange(10**19, 10**100) for _ in xrange(100)] for _ in xrange(1000)]

>>> %timeit [item for item in full_list if not omit & set(item)]
10 loops, best of 3: 43.3 ms per loop
>>> %timeit [x for x in full_list if not omit.intersection(x)]
10 loops, best of 3: 28 ms per loop
>>> %timeit [item for item in full_list if all(x not in omit for x in item)]
10 loops, best of 3: 65.3 ms per loop

所有項目相交：

>>> full_list = [range(10**3) for _ in xrange(1000)]
>>> omit = set(xrange(10**3))
>>> %timeit [item for item in full_list if not omit & set(item)]
1 loops, best of 3: 148 ms per loop
>>> %timeit [x for x in full_list if not omit.intersection(x)]
1 loops, best of 3: 108 ms per loop
>>> %timeit [item for item in full_list if all(x not in omit for x in item)]
100 loops, best of 3: 1.62 ms per loop

有些項目相交：

>>> omit = set(xrange(1000, 10000))
>>> full_list = [range(2000) for _ in xrange(1000)]
>>> %timeit [item for item in full_list if not omit & set(item)]
1 loops, best of 3: 282 ms per loop
>>> %timeit [x for x in full_list if not omit.intersection(x)]
1 loops, best of 3: 159 ms per loop
>>> %timeit [item for item in full_list if all(x not in omit for x in item)]
1 loops, best of 3: 227 ms per loop

Answer 2

試試這個：

full_list = [[1, 1, 3, 4], [3, 99, 5, 2], [2, 4, 4], [3, 4, 5, 2, 60]]
omit = frozenset([99, 60, 98])
reduced_list = [x for x in full_list if not omit.intersection(x)]

我對輸入數據所做的唯一改變是omit現在是一個集合，出於效率原因，因為它將允許我們執行快速交集（它被凍結，因為我們不打算修改它），注意x不不得不是一套。 現在， reduced_list變量將包含預期值：

reduced_list
=> [[1, 1, 3, 4], [2, 4, 4]]

Answer 3

omit一個集合，檢查每個迭代步驟的交集：

>>> full_list = [[1, 1, 3, 4], [3, 99, 5, 2],[2, 4, 4], [3, 4, 5, 2, 60]]
>>> omit = [99, 60, 98]
>>> omit = set(omit)  # or just omit = {99, 60, 98} for python >= 2.7
>>> [item for item in full_list if not omit & set(item)]
[[1, 1, 3, 4], [2, 4, 4]]

僅供參考，@ frozenset建議，最好使用frozenset代替套裝。 使用frozenset它運行得更快：

import timeit


def omit_it(full_list, omit):
    return [item for item in full_list if not omit & set(item)]

print timeit.Timer('omit_it([[1, 1, 3, 4], [3, 99, 5, 2],[2, 4, 4], [3, 4, 5, 2, 60]], {99, 60, 98})',
                   'from __main__ import omit_it').timeit(10000)

print timeit.Timer('omit_it([[1, 1, 3, 4], [3, 99, 5, 2],[2, 4, 4], [3, 4, 5, 2, 60]], frozenset([99, 60, 98]))',
                   'from __main__ import omit_it').timeit(10000)

打印：

0.0334849357605
0.0319349765778