不能错过！跟踪数据的Python技巧

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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。

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。

>>>friends = ['Ben', 'Kate', 'Thinh']>>> for i, item in enumerate(friends):>>>     print(f'{i}: {item}')0: Ben1: Kate2: Thinh

或者简单运用dictionarycomprehension

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

2、更新DictionaryItems函数:

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假如正在使用dictionary函数以跟踪首句中的单词及字数。

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

但进行到第二句时，你想要用新语句更新先前的dictionary函数。

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

更新的单词包如下:

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

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

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

结果:

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

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，

>>>len(bag_words)3

或者，可以运用 sum计算语句中的单词总量，

>>>sum(bag_words.values())7

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：

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

此外，如果记不住她的生日，可以调用

>>>Kate.birthday'Feb'

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

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

显示有关凯特的信息:

>>>KateFriend(birthday='Feb', food='cake', color='pink', introvert=True)

如果想知道本 (Ben) 是内向还是外向，可以调用

>>>Ben.introvertFalse

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。

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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。

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编译组：王馨、李韵帷

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