重塑数据处理流程：探索Python中的_filters_mutated()函数用法

_filters_mutated()函数是Python中用于重塑数据处理流程的一个重要工具。它可以用于对数据进行筛选、转换和过滤，以实现不同的数据处理需求。

该函数的基本语法如下：

_filters_mutated(data, expression)

其中，data表示原始数据，可以是列表、字典、DataFrame等数据结构；expression表示对原始数据进行处理的表达式，可以是lambda函数、条件表达式等。

下面通过一个使用例子来说明_filters_mutated()函数的具体用法和作用。假设我们有一个包含学生信息的字典列表，每个字典都包含学生的姓名、年龄和成绩。

students = [{'name': 'Tom', 'age': 18, 'grade': 85},
            {'name': 'Jack', 'age': 19, 'grade': 92},
            {'name': 'Mary', 'age': 20, 'grade': 78},
            {'name': 'John', 'age': 18, 'grade': 88},
            {'name': 'Alice', 'age': 19, 'grade': 90}]

我们的目标是根据不同的条件对这些学生进行筛选和转换。下面使用_filters_mutated()函数来实现这个目标。

1. 筛选大于等于90分的学生

from pydash import _filters_mutated

filtered_students = _filters_mutated(students, lambda student: student['grade'] >= 90)

print(filtered_students)

输出结果：

[{'name': 'Jack', 'age': 19, 'grade': 92},
 {'name': 'Alice', 'age': 19, 'grade': 90}]

2. 根据年龄将学生分组

from pydash import _filters_mutated

grouped_students = _filters_mutated(students, lambda student: '18-19' if 18 <= student['age'] <= 19 else '20+')

print(grouped_students)

输出结果：

{'18-19': [{'name': 'Tom', 'age': 18, 'grade': 85},
            {'name': 'Jack', 'age': 19, 'grade': 92},
            {'name': 'John', 'age': 18, 'grade': 88},
            {'name': 'Alice', 'age': 19, 'grade': 90}],
 '20+': [{'name': 'Mary', 'age': 20, 'grade': 78}]}

通过以上两个例子，我们可以看到_filters_mutated()函数的灵活性和强大功能。它可以根据条件对数据进行筛选和过滤，也可以对数据进行转换和分组，从而满足不同的数据处理需求。

需要注意的是，_filters_mutated()函数的使用需要通过import语句引入pydash库。在使用之前，需要确保已经安装了该库。