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: Ben
  1: Kate
  2: 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
  
  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 Counter
  bag_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 namedtuplenamedtupleFriend = 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:
   >>>Kate
  Friend(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.introvert
  False
  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。