python函数进阶 python入门函数
学习这个的吗Python3实用编程技巧进阶我
一、如何在列表,字典,集合中根据条件筛选数据?
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问题1:
如何过滤掉列表[3,9,-1,10,20,-2]中的负数?
解决方法:
在Python中可以使用函数式编程,列表解析,字典解析集合解析等方式进行筛选。
1)最通常的方法:迭代
data = [3,9,-1,10,20,-2]res = []for x in data: if(x = 0): res.append(x)print(res)
2)使用filter函数
from random import randintdata = [randint(-10,10) for x in range(10)] #在-10到10之间随机生成10个随机数newdata = list(filter(lambda x: x = 0, data))print(newdata)
注意Python3中的filter函数返回的对象从列表改为了Iterator(迭代器),因此如果想返回一个列表,就要加上list()
3)列表解析
newdata2 = [x for x in data if x = 0]print(newdata2)
结果和使用filter函数相同,但是使用列表解析所需的时间要比使用filter快很多,所以首选的方式就是列表解析,另外这两种方式都远快于迭代的方式。(推荐阅读:Python零基础入门在线网课)
问题2:
如何筛选出字典中值高于90的项?
解决方法:
from random import randintdic = {x: randint(60,100) for x in range(1,11)} #随机生成学号1到10的学生成绩newdic = {k:v for k,v in dic.items() if v = 90} #同时迭代键和值,Python3中的iteritems变为itemsprint(newdic)
问题3:
如何筛选出集合{77,89,32,29,33}中能被3整除的元素?
解决方法:
s = {77,89,32,29,33}news = {x for x in s if x % 3 == 0}print(news)
二、如何为元组中的每个元素命名,提高程序的可读性?
实际案例:
如学生信息管理系统中数据为固定格式:
(名字,年龄,性别...)
学生数量很大,为了减少存储开销,对每个学生信息采用元组表示:
(‘jam’,16,’male’)
(‘tom’,18,’male’)
(‘july’,19,’female’)
...
访问元组时,需要使用索引(index)来访问,
如一个学生元组为student = ('jam',19,'male'),那么想要访问其名字时要使用student[0],访问其性别时要使用student[2]
由此带来的问题是大量的索引会降低程序的可读性,
那么如何来解决这个问题呢?
有两种解决方案:
方案1:定义枚举类型,也就是定义一系列数值常量
NAME = 0AGE = 1SEX = 2# NAME,AGE,SEX = range(1,4)student = ('jam',19,'male')print(student[NAME])print(student[AGE])
方案2:使用标准库中collections.namedtuple替代内置的tuple
from collections import namedtupleStudent = namedtuple('student',['name','age','sex']) #相当于创建了一个命名元组类,第一个参数是元组的名字,第二个参数是其属性s1 = Student('jam',18,'male') #可以直接传参s2 = Student(name='tom',age=20,sex='male') #也可以通过关键字传参print(s1.name) #通过属性来访问print(s2.age)
Python进阶精华-编写装饰器为被包装的函数添加参数
注意:这种发方法并不是装饰器最常用的功能,但是在降低代码重复上可谓是首屈一指。比如:如果不使用装饰器,上述代码可能会很多:
当然,这里也有一个潜在的风险,就是当装饰器包裹的函数已经用了debug作为参数名,那么装饰器这里将会报错,所以要添加额外的一些判断来完善代码:
最后还剩下一部分比较难理解的地方,我将理解的注释在每行代码上方,这个问题就是,在打印被修饰函数的参数签名时,其实并不能正确显示参数签名,原因是因为被wrapper修饰过后的函数实际上应该使用的是wrapper的参数签名表,例如:
所以,接下来,完成最后最难的一步:
Python进阶 —— 尾递归
下面是笔者的个人理解: 把计算出的值存在函数内部(当然不止尾递归)是其计算方法,从而不用在栈中去创建一个新的,这样就大大节省了空间。函数调用中最后返回的结果是单纯的递归函数调用(或返回结果)就是尾递归。
实例还是和笔者的上一篇文章相同,建议读者阅读 Python —— 递归
常规递归阶乘:
我们来看一下执行过程:
但是如果把上面的函数写成如下形式:
我们再看下执行过程:
很直观的就可以看出,这次的 factorial 函数在递归调用的时候不会产生一系列逐渐增多的中间变量了,而是将状态保存在 acc 这个变量中。而这种形式的递归,就叫做尾递归。
常规递斐波那契数列:
而尾递归:
一下子就充满了逼格,还高效了许多,何乐而不为呢!
python 高阶函数什么意思
变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,那么函数可以接收另一个函数作为参数,这种函数称为高阶函数。
1、把函数作为实参;2、把函数作为返回值。
python高阶函数有哪些?
map函数
map()是python内置的高阶函数,它接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并且把结果作为新的列表返回。
filter函数
filter()同样也是接收一个函数和一个序列,和map()不同的是,filter函数把传入的函数依次作用于每个元素,然后返回返回值是True的元素。
reduce函数
reduce()把一个函数作用到一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算。
lambda函数
lambda()有时候传参数时不需要显示自定义的函数,直接传入匿名函数更方便;冒号前面的X,y表示函数参数,匿名函数不需要担心函数名的冲突,匿名函数也是一个函数对象,可以吧匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用函数,匿名函数也可以作为返回值返回。
sorted函数
sorted()作为python内置高阶函数之一,其功能是对序列(列表、元组、字典、集合、字符串)进行排序。
数据蛙-Python进阶
这是漫长的一周,本周完成了Python的进阶模块,主要是pandas、numpy、matplotlib、seaborn、pyecharts这些模块的学习以及一个实际的案例:商品销售情况分析,之前一直觉得课程难度不够,但到这一周难度就大大提高了。尤其是案例练习中的RFM模型和用户生命周期建立,看懂不难但是自己写一直出错,在不断出错不断尝试中知识得到了积累,另外可视化部分没有什么练习题,希望后面可以加上一些这方面的练习,接下来分模块来总结一下学习的内容。
重新设置索引:df.set_index()
Series格式转换为DataFrame:df.to_frame()
文件读取:pd.read_csv(filepath, header = 0,skiprows=[1,2])
使用位置做索引:df.loc[0] 使用列表做索引:df.loc[[0,1,2]]
使用切片做索引:df.loc[0:4] 使用bool类型索引:df[df['年龄']30]
loc 是基于索引值的,切片是左闭右闭的
iloc 是基于位置的,切片是左闭右开的
修改列索引:df.rename(columns={'姓名':'name', '年龄':'age'},inplace=True)
替换一个值:df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}},inplace=True)
对数据进行排序:df.sort_values('age')
累加求和:df.cumsum(0)
删除列:del df['player'] 删除行:df.drop(labels=0) labels 是行列的名字
数据拼接:pd.concat([left,right],axis=1)
# 指定列进行关联,默认是 inner join result = pd.merge(left,right,on='key')
#多个关联条件:result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])
#左连接:result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])
# 列名不一样的关联:pd.merge(left,right,left_on = ['key1','key2'],right_on = ['key3','key4'])
#单个分组:groups = df.groupby('district')
# 作用多个聚合函数:groups.agg([np.mean,np.sum,np.std])
# 针对具体列聚合 groups.age.agg([np.mean,np.sum,np.std])
# 不同列不同聚合函数 groups.agg({"age":np.mean,"novip_buy_times":np.sum})
分组后该列值求和显示:groups['vip_buy_times'].transform('sum')
通常用于求占比:transform(lambda x: x /sum(x))
# 填充指定值:np.full([3,4],1)
# 起始为10,5为步长,30为结尾取不到:np.arange(10, 30, 5)
#随机矩阵:np.random.random((2,3))
# 平均划分:np.linspace( 0, 2*pi, 100 )
# 类型及转换:vector.astype('float')
# 多维变一维:matrix.ravel()
# 矩阵的扩展:a = np.arange(0, 40, 10) b = np.tile(a, (3, 5)) # 行变成3倍,列变成5倍
# 水平拼接:np.hstack((a,b)) 竖直拼接:np.vstack((a,b))
# 竖直分割:np.hsplit(a,3) #水平分割:np.vsplit(a,3)
8. Select the data in rows [3, 4, 8] and in columns ['animal', 'age'].
A:df.loc[df.index[[3,4,8]],['animal','age']]
行采用位置,列采用普通索引,这里利用index函数将位置变化为具体的普通索引,再利用loc函数
19. The 'priority' column contains the values 'yes' and 'no'. Replace this column with a column of boolean values: 'yes' should be True and 'no' should be False
A1:df['priority'].replace(['yes','no'],[True,False],inplace=True) 用replace函数替换
A2:df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False}) 用map函数替换
最大最小值的索引:df.idxmax、df.idxmin
找出最大最小的前N个数:nlargest()和nsmallest()
将原表分组 并设置分段区间 pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10))
resample函数 日期重采样:s.resample('M').mean()
TimeGrouper 重组:s.groupby(pd.TimeGrouper('4M')).idxmax()
split 分割函数:temp = df['From_To'].str.split('_', expand=True) True为DataFrame
两个DataFrame拼接用join:df = df.join(temp)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
%matplotlib inline 直接显示
折线图:plt.plot(x,y,color = 'r')
柱状图:plt.bar(x,y) plt.barh(x,y) 多个bar x设置不同 堆积图 bottom设置不同
散点图:plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5, s = area)
直方图:plt.hist(a,bins= 20) bin代表分隔的最小单位
plt.legend() 显示图例
for a,b in zip(X+W[i],data[i]):
plt.text(a,b,"%.0f"% b,ha="center",va= "bottom") 添加数据标签
plt.annotate('注释文本',xy=(1, np.sin(1)),xytext=(2, 0.5), fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle="-")) 添加注释文本
plt.xlabel("Group") x轴标题
plt.ylabel("Num") y轴标题
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,facecolor='darkslategray') 绘制多个图形
axes[0,0] axes[0,1] axes[1,0] axes[1,1]
pylab.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 调整图片大小
动态展示图表
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
** pyecharts 绘图的五个步骤:**
创建图形对象:bar = Bar()
添加绘图数据:bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
配置系列参数:对标签、线型等的一些设置
配置全局参数:bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况"))
渲染图片:生成本地 HTML 文件 bar.render("mycharts.html") bar.render()
notebook 渲染:bar.render_notebook()
bar = (Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render_notebook()
柱状图:Bar()
条形图:bar.reversal_axis() #翻转XY轴,将柱状图转换为条形图
折线图:from pyecharts.charts import Line line=Line()
饼图:from pyecharts.charts import Page, Pie Pie()
转换日期类型:df['order_dt']=pd. to_datetime (df.order_dt,format="%Y%m%d")
将日期转换为月为单位:df['month']=df.order_dt.values. astype('datetime64[M]') 所有日期显示为当月第一天
去除日期单元值:order_diff/ np.timedelta64(1,'D')
过滤部分极值:grouped_user.sum() .query('order_products100') .order_amount
数据透视表:rfm=df.pivot_table( index ='user_id', values =['order_products','order_amount'], aggfunc ={'order_amount':'sum','order_products':'sum'})
map() 方法是pandas.series.map()方法, 对DF中的元素级别的操作, 可以对df的某列或某多列
applymap(func) 也是DF的属性, 对整个DF所有元素应用func操作
purchase_r=pivoted_counts.applymap(lambda x: 1 if x1 else np.NaN if x==0 else 0)
apply(func) 是DF的属性, 对DF中的行数据或列数据应用func操作,也可用于Series
apply(lambda x:x.cumsum()/x.sum()) 累计占比
apply(lambda x:x/x.sum(),axis=0) 每一列中每行数据占比
下周开始进入数据分析思维的课程,很期待后面的课程以及项目,加油!
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