Python数据分析常用30段优化代码

Posted Vax_Loves_1314

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python数据分析常用30段优化代码相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 重复元素判定

以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素,它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。

def all_unique(lst):
    return len(lst) == len(set(lst))


x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6]
y = [1,2,3,4,5]
all_unique(x) # False
all_unique(y) # True

2. 字符元素组成判定

检查两个字符串的组成元素是不是一样的。

from collections import Counter

def anagram(first, second):
    return Counter(first) == Counter(second)


anagram("abcd3", "3acdb") # True

3. 内存占用

下面的代码块可以检查变量 variable 所占用的内存。

import sys 

variable = 30 
print(sys.getsizeof(variable)) # 24

4. 字节占用

下面的代码块可以检查字符串占用的字节数。

def byte_size(string):
    return(len(string.encode('utf-8')))


byte_size('😀') # 4
byte_size('Hello World') # 11   

5. 打印 N 次字符串

该代码块不需要循环语句就能打印 N 次字符串。

n = 2; 
s ="Programming"; 

print(s * n);
# ProgrammingProgramming  

6. 大写第一个字母

以下代码块会使用 title() 方法,从而大写字符串中每一个单词的首字母。

s = "programming is awesome"

print(s.title())
# Programming Is Awesome

7. 分块

给定具体的大小,定义一个函数以按照这个大小切割列表。

from math import ceil

def chunk(lst, size):
    return list(
        map(lambda x: lst[x * size:x * size + size],
            list(range(0, ceil(len(lst) / size)))))



chunk([1,2,3,4,5],2)
# [[1,2],[3,4],5]

8. 压缩

这个方法可以将布尔型的值去掉,例如(False,None,0,“”),它使用 filter() 函数。

def compact(lst):
    return list(filter(bool, lst))


compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34])
# [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ]

9. 解包

如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]
transposed = zip(*array)
print(transposed)
# [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]

10. 链式对比

我们可以在一行代码中使用不同的运算符对比多个不同的元素。

a = 3
print( 2 < a < 8) # True
print(1 == a < 2) # False

11. 逗号连接

下面的代码可以将列表连接成单个字符串,且每一个元素间的分隔方式设置为了逗号。

hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]

print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies))
# My hobbies are: basketball, football, swimming

12. 元音统计

以下方法将统计字符串中的元音 (‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’) 的个数,它是通过正则表达式做的。

import re

def count_vowels(str):
    return len(len(re.findall(r'[aeiou]', str, re.IGNORECASE)))

count_vowels('foobar') # 3
count_vowels('gym') # 0

13. 首字母小写

如下方法将令给定字符串的第一个字符统一为小写。

def decapitalize(string):
    return str[:1].lower() + str[1:]


decapitalize('FooBar') # 'fooBar'
decapitalize('FooBar') # 'fooBar'

14. 展开列表

该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

def spread(arg):
    ret = []
    for i in arg:
        if isinstance(i, list):
            ret.extend(i)
        else:
            ret.append(i)
    return ret

def deep_flatten(lst):
    result = []
    result.extend(
        spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst))))
    return result


deep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]

15. 列表的差

该方法将返回第一个列表的元素,其不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素,还需要加一句 set_b.difference(set_a)。

def difference(a, b):
    set_a = set(a)
    set_b = set(b)
    comparison = set_a.difference(set_b)
    return list(comparison)


difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3]

16. 通过函数取差

如下方法首先会应用一个给定的函数,然后再返回应用函数后结果有差别的列表元素。

def difference_by(a, b, fn):
    b = set(map(fn, b))
    return [item for item in a if fn(item) not in b]


from math import floor
difference_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor) # [1.2]
difference_by([ 'x': 2 ,  'x': 1 ], [ 'x': 1 ], lambda v : v['x'])
# [  x: 2  ]

17. 链式函数调用

你可以在一行代码内调用多个函数。

def add(a, b):
    return a + b

def subtract(a, b):
    return a - b

a, b = 4, 5
print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9 

18. 检查重复项

如下代码将检查两个列表是不是有重复项。

def has_duplicates(lst):
    return len(lst) != len(set(lst))


x = [1,2,3,4,5,5]
y = [1,2,3,4,5]
has_duplicates(x) # True
has_duplicates(y) # False

19. 合并两个字典

下面的方法将用于合并两个字典。

def merge_two_dicts(a, b):
    c = a.copy()   # make a copy of a 
    c.update(b)    # modify keys and values of a with the ones from b
    return c


a =  'x': 1, 'y': 2
b =  'y': 3, 'z': 4
print(merge_two_dicts(a, b))
# 'y': 3, 'x': 1, 'z': 4

在 Python 3.5 或更高版本中,我们也可以用以下方式合并字典:

def merge_dictionaries(a, b)
   return **a, **b


a =  'x': 1, 'y': 2
b =  'y': 3, 'z': 4
print(merge_dictionaries(a, b))
# 'y': 3, 'x': 1, 'z': 4

20. 将两个列表转化为字典

如下方法将会把两个列表转化为单个字典。

def to_dictionary(keys, values):
    return dict(zip(keys, values))


keys = ["a", "b", "c"]    
values = [2, 3, 4]
print(to_dictionary(keys, values))
# 'a': 2, 'c': 4, 'b': 3

21. 使用枚举

我们常用 For 循环来遍历某个列表,同样我们也能枚举列表的索引与值。

list = ["a", "b", "c", "d"]
for index, element in enumerate(list): 
    print("Value", element, "Index ", index, )

# ('Value', 'a', 'Index ', 0)
# ('Value', 'b', 'Index ', 1)
#('Value', 'c', 'Index ', 2)
# ('Value', 'd', 'Index ', 3)    

22. 执行时间

如下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。

import time

start_time = time.time()

a = 1
b = 2
c = a + b
print(c) #3

end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time
print("Time: ", total_time)

# ('Time: ', 1.1205673217773438e-05)  

23.Try else

我们在使用 try/except 语句的时候也可以加一个 else 子句,如果没有触发错误的话,这个子句就会被运行。

try:
    2*3
except TypeError:
    print("An exception was raised")
else:
    print("Thank God, no exceptions were raised.")

#Thank God, no exceptions were raised.

24. 元素频率

下面的方法会根据元素频率取列表中最常见的元素。

def most_frequent(list):
    return max(set(list), key = list.count)


list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]
most_frequent(list)  

25. 回文序列

以下方法会检查给定的字符串是不是回文序列,它首先会把所有字母转化为小写,并移除非英文字母符号。最后,它会对比字符串与反向字符串是否相等,相等则表示为回文序列。

def palindrome(string):
    from re import sub
    s = sub('[\\W_]', '', string.lower())
    return s == s[::-1]


palindrome('taco cat') # True

26. 不使用 if-else 的计算子

这一段代码可以不使用条件语句就实现加减乘除、求幂操作,它通过字典这一数据结构实现:

import operator
action = 
    "+": operator.add,
    "-": operator.sub,
    "/": operator.truediv,
    "*": operator.mul,
    "**": pow

print(action['-'](50, 25)) # 25

27.Shuffle

该算法会打乱列表元素的顺序,它主要会通过 Fisher-Yates 算法对新列表进行排序:

from copy import deepcopy
from random import randint

def shuffle(lst):
    temp_lst = deepcopy(lst)
    m = len(temp_lst)
    while (m):
        m -= 1
        i = randint(0, m)
        temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m]
    return temp_lst


foo = [1,2,3]
shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]

28. 展开列表

将列表内的所有元素,包括子列表,都展开成一个列表。

def spread(arg):
    ret = []
    for i in arg:
        if isinstance(i, list):
            ret.extend(i)
        else:
            ret.append(i)
    return ret


spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

29. 交换值

不需要额外的操作就能交换两个变量的值。

def swap(a, b):
  return b, a

a, b = -1, 14
swap(a, b) # (14, -1)
spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

30. 字典默认值

通过 Key 取对应的 Value 值,可以通过以下方式设置默认值。如果 get() 方法没有设置默认值,那么如果遇到不存在的 Key,则会返回 None。

d = 'a': 1, 'b': 2

print(d.get('c', 3)) # 3

非常感谢点赞/转发的各位~

以上是关于Python数据分析常用30段优化代码的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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