【翻译】《利用Python进行数据分析·第2版》第3章（中）Python的数据结构、函数和文件

作者：SeanCheney   Python爱好者社区专栏作者

简书专栏：https://www.jianshu.com/u/130f76596b02

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序列函数

Python有一些有用的序列函数。

enumerate函数

迭代一个序列时，你可能想跟踪当前项的序号。手动的方法可能是下面这样：

i = 0 for value in collection:   # do something with value   i += 1

因为这么做很常见，Python内建了一个enumerate函数，可以返回(i, value)元组序列：

for i, value in enumerate(collection):   # do something with value

当你索引数据时，使用enumerate的一个好方法是计算序列（唯一的）dict映射到位置的值：

In [83]: some_list = ['foo', 'bar', 'baz'] In [84]: mapping = {} In [85]: for i, v in enumerate(some_list):   ....:     mapping[v] = i In [86]: mapping Out[86]: {'bar': 1, 'baz': 2, 'foo': 0}

sorted函数

sorted函数可以从任意序列的元素返回一个新的排好序的列表：

In [87]: sorted([7, 1, 2, 6, 0, 3, 2]) Out[87]: [0, 1, 2, 2, 3, 6, 7] In [88]: sorted('horse race') Out[88]: [' ', 'a', 'c', 'e', 'e', 'h', 'o', 'r', 'r', 's']

sorted函数可以接受和sort相同的参数。

zip函数

zip可以将多个列表、元组或其它序列成对组合成一个元组列表：

In [89]: seq1 = ['foo', 'bar', 'baz'] In [90]: seq2 = ['one', 'two', 'three'] In [91]: zipped = zip(seq1, seq2) In [92]: list(zipped) Out[92]: [('foo', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'three')]

zip可以处理任意多的序列，元素的个数取决于最短的序列：

In [93]: seq3 = [False, True] In [94]: list(zip(seq1, seq2, seq3)) Out[94]: [('foo', 'one', False), ('bar', 'two', True)]

zip的常见用法之一是同时迭代多个序列，可能结合enumerate使用：

In [95]: for i, (a, b) in enumerate(zip(seq1, seq2)):   ....:     print('{0}: {1}, {2}'.format(i, a, b))   ....: 0: foo, one 1: bar, two 2: baz, three

给出一个“被压缩的”序列，zip可以被用来解压序列。也可以当作把行的列表转换为列的列表。这个方法看起来有点神奇：

In [96]: pitchers = [('Nolan', 'Ryan'), ('Roger', 'Clemens'),   ....:             ('Schilling', 'Curt')] In [97]: first_names, last_names = zip(*pitchers) In [98]: first_names Out[98]: ('Nolan', 'Roger', 'Schilling') In [99]: last_names Out[99]: ('Ryan', 'Clemens', 'Curt')

reversed函数

reversed可以从后向前迭代一个序列：

In [100]: list(reversed(range(10))) Out[100]: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

要记住reversed是一个生成器（后面详细介绍），只有实体化（即列表或for循环）之后才能创建翻转的序列。

字典

字典可能是Python最为重要的数据结构。它更为常见的名字是哈希映射或关联数组。它是键值对的大小可变集合，键和值都是Python对象。创建字典的方法之一是使用尖括号，用冒号分隔键和值：

In [101]: empty_dict = {} In [102]: d1 = {'a' : 'some value', 'b' : [1, 2, 3, 4]} In [103]: d1 Out[103]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4]}

你可以像访问列表或元组中的元素一样，访问、插入或设定字典中的元素：

In [104]: d1[7] = 'an integer' In [105]: d1 Out[105]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer'} In [106]: d1['b'] Out[106]: [1, 2, 3, 4]

你可以用检查列表和元组是否包含某个值得方法，检查字典中是否包含某个键：

In [107]: 'b' in d1 Out[107]: True

可以用del关键字或pop方法（返回值得同时删除键）删除值：

In [107]: 'b' in d1 Out[107]: True

可以用del关键字或pop方法（返回值得同时删除键）删除值：

In [108]: d1[5] = 'some value'

In [109]: d1 Out[109]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer', 5: 'some value'} In [110]: d1['dummy'] = 'another value' In [111]: d1 Out[111]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer', 5: 'some value', 'dummy': 'another value'} In [112]: del d1[5] In [113]: d1 Out[113]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer', 'dummy': 'another value'} In [114]: ret = d1.pop('dummy') In [115]: ret Out[115]: 'another value' In [116]: d1 Out[116]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer'}

keys和values是字典的键和值的迭代器方法。虽然键值对没有顺序，这两个方法可以用相同的顺序输出键和值：

In [117]: list(d1.keys()) Out[117]: ['a', 'b', 7] In [118]: list(d1.values()) Out[118]: ['some value', [1, 2, 3, 4], 'an integer']

用update方法可以将一个字典与另一个融合：

In [119]: d1.update({'b' : 'foo', 'c' : 12}) In [120]: d1 Out[120]: {'a': 'some value', 'b': 'foo', 7: 'an integer', 'c': 12}

update方法是原地改变字典，因此任何传递给update的键的旧的值都会被舍弃。

用序列创建字典

常常，你可能想将两个序列配对组合成字典。下面是一种写法：

mapping = {} for key, value in zip(key_list, value_list):    mapping[key] = value

因为字典本质上是2元元组的集合，dict可以接受2元元组的列表：

In [121]: mapping = dict(zip(range(5), reversed(range(5)))) In [122]: mapping Out[122]: {0: 4, 1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 0}

后面会谈到dict comprehensions，另一种构建字典的优雅方式。

默认值

下面的逻辑很常见：

if key in some_dict:    value = some_dict[key] else:    value = default_value

因此，dict的方法get和pop可以取默认值进行返回，上面的if-else语句可以简写成下面：

value = some_dict.get(key, default_value)

get默认会返回None，如果不存在键，pop会抛出一个例外。关于设定值，常见的情况是在字典的值是属于其它集合，如列表。例如，你可以通过首字母，将一个列表中的单词分类：

In [123]: words = ['apple', 'bat', 'bar', 'atom', 'book'] In [124]: by_letter = {} In [125]: for word in words:   .....:     letter = word[0]   .....:     if letter not in by_letter:   .....:         by_letter[letter] = [word]   .....:     else:   .....:         by_letter[letter].append(word)   .....: In [126]: by_letter Out[126]: {'a': ['apple', 'atom'], 'b': ['bat', 'bar', 'book']}

setdefault方法就正是干这个的。前面的for循环可以改写为：

for word in words:    letter = word[0]    by_letter.setdefault(letter, []).append(word)

collections模块有一个很有用的类，defaultdict，它可以进一步简化上面。传递类型或函数以生成每个位置的默认值：

from collections import defaultdict by_letter = defaultdict(list) for word in words:    by_letter[word[0]].append(word)

有效的键类型

字典的值可以是任意Python对象，而键通常是不可变的标量类型（整数、浮点型、字符串）或元组（元组中的对象必须是不可变的）。这被称为“可哈希性”。可以用hash函数检测一个对象是否是可哈希的（可被用作字典的键）：

In [127]: hash('string') Out[127]: 5023931463650008331 In [128]: hash((1, 2, (2, 3))) Out[128]: 1097636502276347782 In [129]: hash((1, 2, [2, 3])) # fails because lists are mutable --------------------------------------------------------------------------- TypeError                                 Traceback (most recent call last) <ipython-input-129-800cd14ba8be> in <module>() ----> 1 hash((1, 2, [2, 3])) # fails because lists are mutable TypeError: unhashable type: 'list'

要用列表当做键，一种方法是将列表转化为元组，只要内部元素可以被哈希，它也就可以被哈希：

In [130]: d = {} In [131]: d[tuple([1, 2, 3])] = 5 In [132]: d Out[132]: {(1, 2, 3): 5}

集合

集合是无序的不可重复的元素的集合。你可以把它当做字典，但是只有键没有值。可以用两种方式创建集合：通过set函数或使用尖括号set语句：

In [133]: set([2, 2, 2, 1, 3, 3]) Out[133]: {1, 2, 3} In [134]: {2, 2, 2, 1, 3, 3} Out[134]: {1, 2, 3}

集合支持合并、交集、差分和对称差等数学集合运算。考虑两个示例集合：

In [135]: a = {1, 2, 3, 4, 5} In [136]: b = {3, 4, 5, 6, 7, 8}

合并是取两个集合中不重复的元素。可以用union方法，或者|运算符：

In [137]: a.union(b) Out[137]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8} In [138]: a | b Out[138]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

交集的元素包含在两个集合中。可以用intersection或&运算符：

In [139]: a.intersection(b) Out[139]: {3, 4, 5} In [140]: a & b Out[140]: {3, 4, 5}

表3-1列出了常用的集合方法。

表3-1 Python的集合操作

所有逻辑集合操作都有另外原地实现方法，它可以直接用结果替代集合的内容。对于大的集合，这么做效率更高：

In [141]: c = a.copy() In [142]: c |= b In [143]: c Out[143]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8} In [144]: d = a.copy() In [145]: d &= b In [146]: d Out[146]: {3, 4, 5}

与字典类似，集合元素通常都是不可变的。要获得类似列表的元素，必须转换成元组：

In [147]: my_data = [1, 2, 3, 4] In [148]: my_set = {tuple(my_data)} In [149]: my_set Out[149]: {(1, 2, 3, 4)}

你还可以检测一个集合是否是另一个集合的子集或父集：

In [150]: a_set = {1, 2, 3, 4, 5} In [151]: {1, 2, 3}.issubset(a_set) Out[151]: True In [152]: a_set.issuperset({1, 2, 3}) Out[152]: True

集合的内容相同时，集合才对等：

In [153]: {1, 2, 3} == {3, 2, 1} Out[153]: True

列表、集合和字典推导式

列表推导式是Python最受喜爱的特性之一。它允许用户方便的从一个集合过滤元素，形成列表，在传递参数的过程中还可以修改元素。形式如下：

[expr for val in collection if condition]

它等同于下面的for循环;

result = [] for val in collection:    if condition:        result.append(expr)

filter条件可以被忽略，只留下表达式就行。例如，给定一个字符串列表，我们可以过滤出长度在2及以下的字符串，并将其转换成大写：

In [154]: strings = ['a', 'as', 'bat', 'car', 'dove', 'python'] In [155]: [x.upper() for x in strings if len(x) > 2] Out[155]: ['BAT', 'CAR', 'DOVE', 'PYTHON']

用相似的方法，还可以推导集合和字典。字典的推导式如下所示：

dict_comp = {key-expr : value-expr for value in collection if condition}

集合的推导式与列表很像，只不过用的是尖括号：

set_comp = {expr for value in collection if condition}

与列表推导式类似，集合与字典的推导也很方便，而且使代码的读写都很容易。来看前面的字符串列表。假如我们只想要字符串的长度，用集合推导式的方法非常方便：

In [156]: unique_lengths = {len(x) for x in strings} In [157]: unique_lengths Out[157]: {1, 2, 3, 4, 6}

map函数可以进一步简化：

In [158]: set(map(len, strings)) Out[158]: {1, 2, 3, 4, 6}

作为一个字典推导式的例子，我们可以创建一个字符串的查找映射表以确定它在列表中的位置：

In [159]: loc_mapping = {val : index for index, val in enumerate(strings)} In [160]: loc_mapping Out[160]: {'a': 0, 'as': 1, 'bat': 2, 'car': 3, 'dove': 4, 'python': 5}

嵌套列表推导式

假设我们有一个包含列表的列表，包含了一些英文名和西班牙名：

In [161]: all_data = [['John', 'Emily', 'Michael', 'Mary', 'Steven'],      .....:             ['Maria', 'Juan', 'Javier', 'Natalia', 'Pilar']]

你可能是从一些文件得到的这些名字，然后想按照语言进行分类。现在假设我们想用一个列表包含所有的名字，这些名字中包含两个或更多的e。可以用for循环来做：

names_of_interest = [] for names in all_data:    enough_es = [name for name in names if name.count('e') >= 2]    names_of_interest.extend(enough_es)

可以用嵌套列表推导式的方法，将这些写在一起，如下所示：

In [162]: result = [name for names in all_data for name in names   .....:           if name.count('e') >= 2] In [163]: result Out[163]: ['Steven']

嵌套列表推导式看起来有些复杂。列表推导式的for部分是根据嵌套的顺序，过滤条件还是放在最后。下面是另一个例子，我们将一个整数元组的列表扁平化成了一个整数列表：

In [164]: some_tuples = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)] In [165]: flattened = [x for tup in some_tuples for x in tup] In [166]: flattened Out[166]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

记住，for表达式的顺序是与嵌套for循环的顺序一样（而不是列表推导式的顺序）：

flattened = [] for tup in some_tuples:    for x in tup:        flattened.append(x)

你可以有任意多级别的嵌套，但是如果你有两三个以上的嵌套，你就应该考虑下代码可读性的问题了。分辨列表推导式的列表推导式中的语法也是很重要的：

In [167]: [[x for x in tup] for tup in some_tuples] Out[167]: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

这段代码产生了一个列表的列表，而不是扁平化的只包含元素的列表。

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