不能错过！跟踪数据的Python技巧

了解如何运用Python的某些数据对象，有利于保持井然有序的状态，避免在处理数据科学项目中的大量数据时出错。

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在数据科学项目中，有时想跟踪数据信息，或者希望灵活、快速、轻松地更新数据的全新输入。

为此，小芯整理这篇文章。在本文中，你将学会：

  • 在执行loop命令时，跟踪索引
  • 更新全新的dictionaryitems函
  • 使用可重用对象记录新信息

我们将从这些问题入手，详细介绍如何使用Python工具解决问题。

希望这种方法能有助于这些工具在代码中应用位置的可视化。

1、一边执行Loop命令，一边跟踪 假设有一张好友姓名列表。既要遍历列表，又要跟踪计数。该怎么做?使用enumerate即可。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>>friends = ['Ben', 'Kate', 'Thinh']
    2. 
  
  
  
  
  2. >>> for i, item in enumerate(friends):
    3. 
  
  
  
  
  3. >>>     print(f'{i}: {item}')
    4. 
  
  
  
  
  4. 0: Ben
    5. 
  
  
  
  
  5. 1: Kate
    6. 
  
  
  
  
  6. 2: Thinh
    7.

或者简单运用dictionarycomprehension

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>>{i: friends[i] for i in range(len(friends))}
    2. 
  
  
  
  
  2. {0: 'Ben', 1: 'Kate', 2: 'Thinh'}
    3.

2. 更新DictionaryItems函数

来源：Pexels

假如正在使用dictionary函数以跟踪首句中的单词及字数。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. sent1 ={'love': 1, 'hate': 3
    2.

但进行到第二句时，你想要用新语句更新先前的dictionary函数。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. sent2 = {'love':2, 'flower': 1}
    2.

更新的单词包如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. {'love':3, 'hate': 3, 'flower': 1}
    2.

该怎么做?要是有些工具能助你轻松完成，岂不是很好?如果正好需要这类工具，collections.Counter正中下怀。collections.Counter 这一类允许集合中多个元素的存在

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. fromcollections import Counter
    2. 
  
  
  
  
  2. bag_words = Counter()sent1 = {'love': 1, 'hate': 3}bag_words.update(sent1)sent2= {'love': 2, 'flower': 1}bag_words.update(sent2)bag_words
    3.

结果：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. Counter({'love':3, 'hate': 3, 'flower': 1})
    2.

太好了!现在，当你从其他语句中收集到更多信息时，便可以很容易地更新单词包。可以运用len找出语句中有多少唯一单词，

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>>len(bag_words)
    2. 
  
  
  
  
  2. 3
    3.

或者，可以运用 sum计算语句中的单词总量，

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>>sum(bag_words.values())
    2. 
  
  
  
  
  2. 7
    3.

3. 运用Namedtuple定义可重用对象

想跟踪有关朋友的信息列表，为他们的生日做准备。由于暂时无可用信息，因此首先需要创建一个占位符，以便之后在其中输入信息。如果要记录凯特(Kate) 的生日、最喜欢的食物、肤色以及是否内向，可以这样做：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>>Kate = Friend('Feb', 'cake', 'pink', True)
    2.

此外，如果记不住她的生日，可以调用

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>>Kate.birthday
    2. 
  
  
  
  
  2. 'Feb'
    3.

Python中的类对象可以实例化凯特，但是创建一个Friend类来保存简单信息，很耗费时间。在此情况下，namedtuple是个不错的选择。namedtuple允许记录定义一个可重用对象，确保使用正确的归档名称

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. fromcollections import namedtuplenamedtupleFriend = namedtuple('Friend' , 'birthday foodcolor introvert')Kate = Friend('Feb', 'cake', 'pink', True)Ben = Friend('Jan','fish', 'red', False)
    2.

显示有关凯特的信息：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>>Kate
    2. 
  
  
  
  
  2. Friend(birthday='Feb', food='cake', color='pink', introvert=True)
    3.

如果想知道本 (Ben) 是内向还是外向，可以调用

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. >>>Ben.introvert
    2. 
  
  
  
  
  2. False
    3.

使用 nametuples , 用户可以轻松地重用同一对象以实例化新信息。 认真阅读并实践，你将学会运用enumerate、集合推导(set comprehension)、Counter 和namedtuple 来跟踪信息。

来源：Pexels

希望本文能丰富数据科学工具包，为大家提供更多有用的知识。

网页名称：不能错过！跟踪数据的Python技巧
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