不能错过！你必须知道的3种重要Python技能

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。

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。

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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!

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。

#regularfunction
defsquare_number(x):
res=x**2
returnres#lambdafunction
square=lambdax:x**2#results
print('square_number(4):{}'.format(square_number(4)))
print('squarelambda:{}'.format(square(4)))>>>square_number(4):16
>>>squarelambda: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：

#regularfunction
defis_even(x):
ifx%2==0:
returnTrue
else:
returnFalse
#lambdafunction
even=lambdax: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']#regularfunction
defstarts_with_a(lst):
valids=[]
forwordinlst:
ifword[0].lower()=='a':
valids.append(word)
returnvalids
#listcomprehension
lst_comp=[wordforwordinlstifword[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]fors1,s2inzip(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。