过滤具有多个条件的 csv 行

Question

您好，我想过滤掉第二列（十六进制）值为 80 或 81 的行，并过滤掉第二列为 0 的行，前提是它低于第二列有 81 的行专栏：

sample.csv：

Delta,Hex,Type,Time

0,81,DTE,10 pm
1,0,DTE,10 pm
0,01,DTE,10 pm
1,1c,DTE,9 pm
1,0,DTE,10 pm
0,1d,DTE,10 pm
1,0,DTE,10 pm

所以这是我编写的脚本，它在第二列（十六进制）中过滤掉具有值 80 81 和 0 的行。

Script.py：

import csv

with open('sample.csv', 'r') as f:

  rows=csv.DictReader(f, fieldnames=None,restkey=None,restval=None,dialect='excel',delimiter=",")

  filtered_rows=filter(lambda p:'80' != p['Hex'] and '81' != p['Hex'] and '0' != p['Hex'], rows)

  for i in filtered_rows :

    print (i['Hex'])

因此它会过滤掉第二列中包含0 的所有行。

上述脚本的当前输出：

01
1c
1d

但我不想过滤第二列中包含0 的行，如果它不低于第二列中包含81 的行：

预期输出：

01
1c
0
1d
0

Answer 1

如果您需要一个非当前状态，即 0 条件，您应该过滤迭代它的列表，而不是使用 lambda

>>> import csv
>>> with open('sample.csv', 'r') as f:
...     rows=csv.DictReader(f, fieldnames=None,restkey=None,restval=None,dialect='excel',delimiter=",")
...     filtered_rows=[]
...     previous_flag=False
...     for item in rows:
...         if item['Hex'] not in ['81','80'] and not (previous_flag and  item['Hex'] == '0'):
...             filtered_rows.append(item)
...         previous_flag = item['Hex'] == '81'
...     for i in filtered_rows :
...         print (i['Hex'])
... 
01
1c
0
1d
0