不能错过！你必须知道的3种重要Python技能

全文共1928字，预计学习时长5分钟

图片来自fabio，Unsplash

学习 Pandas 是很棒的体验，学习 Numpy 也很有趣。 但是，你是否过早地开始使用程序库了呢？ 这也许是因为你还没有意识到pure python的魅力。

 

如果是这样的话，那么这篇文章会对你很有帮助。

 

本文将介绍几个非常有趣的pure python功能，这些功能是在日常数据科学工作中十分常用的。 在整个数据准备阶段都都可以大量地使用它们（大量用于数据清理），甚至在绘制之前也可以使用它们来聚合数据。

 

希望你也可以将这些技巧运用到项目中。 尽管没有运行时的速度或性能优势，但是与从零开始实施此逻辑相比，这将为你节省大量时间。 因此，言归正传，让我们来看第一点吧！

 

By GIPHY

1、拉姆达函数（Lambda Functions）

 

拉姆达函数非常强大。 当然，当必须以相同的方式清理多个列时，我们不会使用它，但这并不是经常遇到的情况。 通常情况下，每个属性在清理后都需要自己的逻辑。

 

Lambda函数允许创建“匿名”函数。 这基本上意味着可以快速生成特定函数，而无需使用pythonsdef来正确定义函数。

 

尽管如此，请记住Lambda函数主要被设计成one-liners，因此它应该用于简单的东西。 对于更复杂的逻辑，则需要使用常规函数。

 

里将展示两个具体示例，通过这些示例，我们无需为所有项目定义函数，从而可以节省许少时间。 虽然第一个示例可能不会在现实中常用，但值得一提。 这就是对数字求平方。

 

#regular function	
def square_number(x):	
    res = x ** 2	
    return res# lambda function	
square = lambda x: x ** 2# results	
print('square_number(4): {}'.format(square_number(4)))	
print('square lambda: {}'.format(square(4)))>>> square_number(4):16	
>>> square lambda: 16

上面的代码片段以常规方式和lambda函数的方式完成了相同逻辑的实现。 虽然结果是一样的，但是lambda的单行看起来舒服多了！

 

第二个例子是关于检查数字是偶数或非偶数：

 

#regular function	
def is_even(x):	
    if x % 2 == 0:	
        return True	
    else:	
        return False	
 	
 	
# lambda function	
even = lambda x: x % 2 == 0# results	
print('is_even(4): {}'.format(is_even(4)))	
print('is_even(3): {}'.format(is_even(3)))	
print('even(4): {}'.format(even(4)))	
print('even(3): {}'.format(even(3)))>>> is_even(4): True	
>>> is_even(3): False	
>>> even(4): True	
>>> even(3): False

再一次，同样的逻辑以两种方式实现。 你来决定你喜欢哪一个吧。

 

2、列表解析（List Comprehensions）

 

简单来说，列表解析使我们可以使用其他符号创建列表。 可以将其视为括号内的单行循环。

 

在做特征工程时，使用列表解析很方便。 例如，假设我们在通过分析电子邮件标题来进行垃圾邮件检测，那么我们会想弄明白是否问号会在垃圾邮件中经常出现。 如果用列表解析来实现的话，这将是一项非常简单的任务。

 

就不再进行更多的理论解释了。 例子才是最重要的。

 

这里的例子选择声明一个常规函数，该函数将检查列表中以某个字符（在这种情况下为“ a”）开头的项目。 实施后，再用列表解析执行相同的操作。 猜猜哪个会写起来更快呢？

 

lst =['Acer', 'Asus', 'Lenovo', 'HP']# regular function	
def starts_with_a(lst):	
    valids = []	
 	
    for word in lst:	
        if word[0].lower() == 'a':	
            valids.append(word)	
 	
    return valids	
 	
 	
# list comprehension	
lst_comp = [word for word in lst if word[0].lower() == 'a']# results	
print('starts_with_a: {}'.format(starts_with_a(lst)))	
print('list_comprehension: {}'.format(lst_comp))>>> starts_with_a:['Acer', 'Asus']	
>>> list_comprehension: ['Acer', 'Asus']

如果是第一次看到这样的方式，语法可能会有点混乱。 但是当你每天都在写这样的函数时，它们会越来越吸引你，看你能把多少复杂的东西应用进去。

 

3、Zip函数

 

这是在实践中很少看到的内置python方法之一。 从数据科学家的角度来看，它使我们能够同时迭代两个或多个列表。 在处理日期和时间时，这可以派上用场。

 

例如，有一个属性表示某个事件的开始时间，而第二个属性表示该事件的结束时间时，为了进一步分析，几乎总是需要计算它们之间的时间差。 而到目前为止，zip函数是最简单的方法。

 

例如，来比较一些虚构公司和虚构地区的一周销售日期：

 

sales_north= [350, 287, 550, 891, 241, 653, 882]	
sales_south = [551, 254, 901, 776, 105, 502, 976]for s1, s2 in zip(sales_north,sales_south):	
    print(s1 — s2)>>> -201	
    33	
    -351	
    115	
    136	
    151	
    -94

看看这有多么简单吧。 可以应用相同的逻辑同时迭代3个数组，只需要在括号中添加“ s3”和其他一些列表名称即可。

 

结语

 

Pure Python真的非常强大。 了解其功能后，就不再需要专门的库来存放所有内容了。 这将帮助你成为一名更好的程序员。

 

练习这些技能、掌握它们，并将其应用到日常工作中。 无论是仅仅为了娱乐、完成学业还是工作，你都不会后悔的。

 

你的看法是什么？ 你是否认为Pure Python中的其他内容也对于数据科学家至关重要？ 说说你的观点吧！

 

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编译组：沈田、殷睿宣

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https://towardsdatascience.com/3-essential-python-skills-for-data-scientists-b642a1397ae3

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