对于数据迷信，Python通常被宽泛地用于进行数据的解决和转换，它提供了弱小的数据结构解决的函数，使数据处理更加灵便，这里说的“灵活性”是什么意思?

这意味着在Python中总是有多种办法来实现雷同的后果，咱们总是有不同的办法并且须要从中抉择易于应用、省时并能更好管制的办法。

要把握所有的这些办法是不可能的。所以这里列出了在解决任何类型的数据时应该晓得的4个Python技巧。

列表推导式List Comprehension是创立列表的一种优雅且最合乎python语言的办法。与for循环和if语句相比，列表推导式在基于现有列表的值创立新列表时语法要短得多。因而，让咱们看看该个性如何取得列表的正本。

应用列表推导式复制一个列表

有时须要创立现有列表的正本。最简略的答案是.copy()，它容许您将一个列表的内容复制到另一个(新)列表。

例如，一个由整数组成的列表original_list。

 original_list = [10,11,20,22,30,34]

能够简略地应用.copy()办法复制此列表。

 duplicated_list = original_list.copy()

列表推导式能够失去完全相同的输入。复制列表是了解列表推导式的最佳案例。

看看上面这段代码。

 duplicated_list = [item for item in original_list]

这里并不是说复制列表应用列表推导式更好，而是说对于介绍列表推导式的工作形式，这个案例是最好的。

接下来，让咱们看看对列表的每个元素执行数学运算时，列表推导式如何使工作变得简略。

列表中的元素相乘

最简略或间接的乘法办法是应用乘法运算符，即*

例如，想用一个标量(即数字5)乘以列表中的每一项。这里必定不能应用original_list*5，因为它将创立列表的5个正本。

在这个场景中，最好的答案是列表推导式，如下所示。

 original_list = [10,11,20,22,30,34] multiplied_list = [item*5 for item in original_list]  # Output [50, 55, 100, 110, 150, 170]

这里的操作并不局限乘以一个数字。能够对原始列表的每个元素执行简单的操作。

例如，假如想计算每一项的平方根的立方，能够在一行中解决它。

 multiplied_list = [math.sqrt(item)**3 for item in original_list]  # Output [31.6227766016838,  36.4828726939094,  89.4427190999916,  103.18914671611546,  164.31676725154983,  198.25236442474025]

用于计算数字平方根的函数sqrt属于库math，因而在本例中须要在应用它之前导入它。

与下面所示的内置函数相似，还能够在列表的每个元素上应用用户定义的函数。

例如如下所示的简略函数。

 def simple_function(item):     item1 = item*10     item2 = item*11     return math.sqrt(item1**2 + item2**2)

能够对列表的每一项利用这个用户定义的函数。

 multiplied_list = [simple_function(item) for item in original_list]  # Output [148.66068747318505,  163.52675622050356,  297.3213749463701,  327.0535124410071,  445.9820624195552,  505.4463374088292]

列表推导式在理论场景中甚至更有用。通常在剖析工作中须要从列表中删除某种类型的元素，例如消0护着nan元素。列表推导式是实现这些工作的完满工具。

删除列表中的元素

依据特定条件筛选数据是抉择所需数据集的常见工作之一，同样的逻辑也用于列表推导式中。

假如你有上面提到的数字列表。

 original_list = [10, 22, -43, 0, 34, -11, -12, -0.1, 1]

你想要从这个列表中只保留正值。因而，从逻辑上讲，您心愿只保留那些对条件项> 0求值为TRUE的项。

 new_list = [item for item in original_list if item > 0]  # Output [10, 22, 34, 1]

if子句用来删除负值。能够应用if子句利用任何条件来从列表中删除任何项。

例如，当想删除所有平方小于200的项时须要做的就是在列表综合中提到条件项**2 > 200，如下所示。

 new_list = [item for item in original_list if item**2 > 200]  # Output [22, -43, 34]

在解决实在的数据集时，过滤列表项的条件可能要简单得多，这种办法既快又易于了解。

应用dict()将两个列表转换为字典键值对

有时须要从两个列表中的值创立字典。你能够应用字典推导式(dictionarycomprehension) ，而不是一个一个地输出，这是创立字典的一种优雅而简洁的办法!

它的工作原理与列表推导式齐全类似，惟一的区别是——创立一个列表推导式时，你将所有内容都蕴含在方括号中，例如[]，而在字典推导式中，你将所有内容都蕴含在花括号中，例如{}。

假如有两个列表—字段和详细信息—如下所示。

 fields = [‘name’, ‘country’, ‘age’, ‘gender’] details = [‘pablo’, ‘Mexico’, 30, ‘Male’]

一个简略的办法是应用像这样的字典推导式-

 new_dict = {key: value for key, value in zip(fields, details)}  # Output {'name': 'pablo', 'country': 'Mexico', 'age': 30, 'gender': 'Male'}

这里须要了解的重要是函数zip是如何工作的。

在Python中，zip函数承受可迭代对象，如字符串、列表或字典作为输出，返回它们聚合为元组。

因而，在本例中zip曾经从列表fields和details中造成了每个项的对。当字典推导式中应用key: value时，只需将此元组解包为独自的键-值对。

当应用Python中内置的dict()构造函数(用于创立字典)时，这个过程甚至会变得更快，因为dict()比字典推导式至多快1.3倍!

所以咱们须要将此构造函数与zip()函数一起应用，它的语法要简略得多——dict(zip(fields，details))

总结

正如我一开始提到的，Python非常灵活，因为有多种办法能够实现雷同的后果。依据工作的复杂程度须要抉择最好的办法来实现它。

我心愿这篇文章能对你有用。如果有任何其余办法能够做到我在本文中提到的同样的事件，请通知我。

https://avoid.overfit.cn/post/7198f28db4104e13819d38da4f3bd99b

作者：Suraj Gurav