数据科学必备清单：22条最常用Python代码，快收藏！

Python是现在数据科学领域必备的编程语言之一，它被人们广泛用于不同的分析环境、数据可视化、和数据处理等等。

在这篇文章里，我想和你分享22个python代码片段，可以帮你解决一些日常问题。如果你想了解更多数据分析相关内容，可以阅读以下这些文章：
用Python进行探索性数据分析（EDA）实例——扒了200多天的2万条聊天记录，我发现了群聊的秘密
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1 空格分隔多个输入

这段代码可以让你一次进行多个用空格分隔的输入，每当你要解决编程竞赛的问题时，这段代码就可以派上用场。

## Taking Two Integers as input
a,b = map(int,input().split())
print("a:",a)
print("b:",b)
## Taking a List as input
arr = list(map(int,input().split()))
print("Input List:",arr)

2 同时访问Index索引和值

enumerate()这个内置函数可以让你在or循环中同时找到索引和值。

arr = [2,4,6,3,8,10]
for index,value in enumerate(arr):
  print(f"At Index {index} The Value Is -> {value}")
'''Output
At Index 0 The Value Is -> 2
At Index 1 The Value Is -> 4
At Index 2 The Value Is -> 6
At Index 3 The Value Is -> 3
At Index 4 The Value Is -> 8
At Index 5 The Value Is -> 10
'''

3 检查内存使用情况

这段代码可以用于检查对象的内存使用情况。

4 输出某个变量的唯一ID

id()这个函数能让你找到变量的唯一id，你只需要在这个方法中传递变量名。

5 检查Anagram

一个Anagram的意思是，通过重新排列一个单词的字母，在恰好使用一次每个原始字母的情况下，组成另一个新词。

def check_anagram(first_word, second_word):
  return sorted(first_word) == sorted(second_word)
print(check_anagram("silent", "listen"))   # True
print(check_anagram("ginger", "danger"))   # False

6 合并两个字典

当你在处理数据库和JSON文件，需要将来自不同文件或表的多个数据合并到同一个文件中时，用这个代码会很方便。合并两个字典会有一些风险，比如要是出现了重复的key怎么办？还好，我们对这种情况也是有解决方案的。

basic_information = {"name":['karl','Lary'],"mobile":["0134567894","0123456789"]}
academic_information = {"grade":["A","B"]}
details = dict() ## Combines Dict
## Dictionary Comprehension Method
details = {key: value for data in (basic_information, academic_information) for key,value in data.items()}
print(details)
## Dictionary unpacking
details = {**basic_information ,**academic_information}
print(details)
## Copy and Update Method
details = basic_information.copy()
details.update(academic_information)
print(details)

7 检查一个文件是否存在

我们要确保代码中使用的文件还存在。Python使管理文件变得很容易，因为Python有读写文件的内置语法。

# Brute force Method
import os.path
from os import path
def check_for_file():
         print("File exists: ",path.exists("data.txt"))
if __name__=="__main__":
   check_for_file()
'''
File exists:  False
'''

8 在给定范围内，算所有数的平方

在这段代码中，我们利用内置函数itertools找到给定范围内每个整数的平方。

# METHOD 1
from itertools import repeat
n = 5
squares = list(map(pow, range(1, n+1), repeat(2)))
print(squares)
# METHOD 2
n = 6
squares = [i**2 for i in range(1,n+1)]
print(squares)
"""Output
  [1, 4, 9, 16, 25]
"""

9 将两个list转换为dictionary

以下这个方法可以将两个列表转换为字典。

list1 = ['karl','lary','keera']
list2 = [28934,28935,28936]
# Method 1: zip()
dictt0 = dict(zip(list1,list2))
# Method 2: dictionary comprehension
dictt1 = {key:value for key,value in zip(list1,list2)}
# Method 3: Using a For Loop (Not Recommended)
tuples = zip(list1, list2)
dictt2 = {}
for key, value in tuples:
  if key in dictt2:
    pass
  else:
    dictt2[key] = value
print(dictt0, dictt1, dictt2, sep = "\n")

10 对字符串列表进行排序

当你拿到一个学生姓名的列表，并想对所有姓名进行排序时，这段代码会非常有用。

list1 = ["Karl","Larry","Ana","Zack"]
# Method 1: sort()
list1.sort()
# Method 2: sorted()
sorted_list = sorted(list1)
# Method 3: Brute Force Method
size = len(list1)
for i in range(size):
  for j in range(size):
    if list1[i] < list1[j]:
       temp = list1[i]
       list1[i] = list1[j]
       list1[j] = temp
print(list1)

11 用if和Else来理解列表

当你希望根据某些条件筛选数据结构时，这段代码非常有用。

12 添加来自两个列表的元素

假设你有两个列表，并想通过添加它们的元素将它们合并到一个列表中，这段代码在这种场景中会很有用。

maths = [59, 64, 75, 86]
physics = [78, 98, 56, 56]
# Brute Force Method
list1 = [
  maths[0]+physics[0],
  maths[1]+physics[1],
  maths[2]+physics[2],
  maths[3]+physics[3]
]
# List Comprehension
list1 = [x + y for x,y in zip(maths,physics)]
# Using Maps
import operator
all_devices = list(map(operator.add, maths, physics))
# Using Numpy Library
import numpy as np
list1 = np.add(maths,physics)
'''Output
[137 162 131 142]
'''

13 对dictionary列表进行排序

当你有一个字典列表时，你可能希望借助key的帮助将它们按顺序排列起来。

dict1 = [
    {"Name":"Karl",
     "Age":25},
     {"Name":"Lary",
     "Age":39},
     {"Name":"Nina",
     "Age":35}
]
## Using sort()
dict1.sort(key=lambda item: item.get("Age"))
# List sorting using itemgetter
from operator import itemgetter
f = itemgetter('Name')
dict1.sort(key=f)
# Iterable sorted function
dict1 = sorted(dict1, key=lambda item: item.get("Age"))
'''Output
[{'Age': 25, 'Name': 'Karl'},
 {'Age': 35, 'Name': 'Nina'},
 {'Age': 39, 'Name': 'Lary'}]
'''

14 计算Shell的时间

有时，了解shell或一段代码的执行时间是很重要的，这样可以用最少的时间取得更好的算法。

# METHOD 1
import datetime
start = datetime.datetime.now()
"""
CODE
"""
print(datetime.datetime.now()-start)
# METHOD 2
import time
start_time = time.time()
main()
print(f"Total Time To Execute The Code is {(time.time() - start_time)}" )
# METHOD 3
import timeit
code = '''
## Code snippet whose execution time is to be measured
[2,6,3,6,7,1,5,72,1].sort()
'''
print(timeit.timeit(stmy = code,number = 1000))

15 检查字符串中的子字符串

我日常都会遇到的一件事，就是检查一个字符串是否包含某个子字符串。与其他编程语言不同，python为此提供了一个很好的关键字。

addresses = [
  "12/45 Elm street",
  '34/56 Clark street',
  '56,77 maple street',
  '17/45 Elm street'
]
street = 'Elm street'
for i in addresses:
  if street in i:
    print(i)
'''output
12/45 Elm street
17/45 Elm street
'''

16 字符串格式

代码最重要的部分是输入、逻辑和输出。在编程过程中，这三个部分都需要某种特定格式，以得到更好地、更易于阅读的输出。python提供了多种方法来改变字符串的格式。

name = "Abhay"
age = 21
## METHOD 1: Concatenation
print("My name is "+name+", and I am "+str(age)+ " years old.")
## METHOD 2: F-strings (Python 3+)
print(f"My name is {name}, and I am {age} years old")
## METHOD 3: Join
print(''.join(["My name is ", name, ", and I am ", str(age), " years old"]))
## METHOD 4: modulus operator
print("My name is %s, and I am %d years old." % (name, age))
## METHOD 5: format(Python 2 and 3)
print("My name is {}, and I am {} years old".format(name, age))

17 错误处理

与Java和c++一样，python也提供了try、except和finally 来处理异常错误的方法。

# Example 1
try: 
    a = int(input("Enter a:"))    
    b = int(input("Enter b:"))   
    c = a/b 
    print(c)
except: 
    print("Can't divide with zero")
# Example 2
try:   
    #this will throw an exception if the file doesn't exist.    
    fileptr = open("file.txt","r")   
except IOError:   
    print("File not found")   
else:   
    print("The file opened successfully")   
    fileptr.close() 
# Example 3
try:
  fptr = open("data.txt",'r')
  try:
    fptr.write("Hello World!")
  finally:
    fptr.close()
    print("File Closed")
except:
  print("Error")

18 列表中最常见的元素

下面方法可以返回出列表中出现频率最高的元素。

19 在没有if – else的情况下计算

这段代码展示了在不使用任何if-else条件的情况下，如何简单地编写一个计算器。

import operator
action = {
  "+" : operator.add,
  "-" : operator.sub,
  "/" : operator.truediv,
  "*" : operator.mul,
  "**" : pow
}
print(action['*'](5, 5))    # 25

20 Chained Function调用

在python中，你可以在同一行代码调用多个函数。

def add(a,b):
  return a+b
def sub(a,b):
  return a-b
a,b = 9,6
print((sub if a > b else add)(a, b))

21 交换数值

以下是在不需要另一个额外变量的情况下交换两个数值的快速方法。

a,b = 5,7
# Method 1
b,a = a,b
# Method 2
def swap(a,b):
  return b,a
swap(a,b)

22 查找重复项

通过这段代码，你可以检查列表中是否有重复的值。

以上就是22条常用Python代码，希望它们能够帮你提高效率，在数据科学的道路上稳步向前。你还可以订阅我们的YouTube频道，观看大量数据科学相关公开课：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ；在LinkedIn上关注我们，扩展你的人际网络！https://www.linkedin.com/company/dataapplab/

原文作者：Abhay Parashar
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Jiawei Tong
原文链接：https://levelup.gitconnected.com/22-python-code-snippets-for-everyday-problems-4c6a216c33ae