Definindo iterators python úteis para a ciência de dados

Você pode usar todos os tipos de técnicas com Python para acessar os valores individuais em vários tipos de estruturas de dados para a ciência de dados. Aqui, você usa duas listas simples, definido como o seguinte:

ListA = [ ‘Orange’, ‘Yellow’, ‘Verde’, ‘Brown’] ListB = [1, 2, 3, 4]

O método mais simples de acesso a um valor particular é a utilização de um índice. Por exemplo, se você digitar ListaA [1] e pressione Enter, você vê ‘Amarelo’ como a saída. Todos os índices em Python são baseados em zero, o que significa que a primeira entrada é 0, não uma.

Gamas de apresentar um outro método simples de acesso a valores. Por exemplo, se você digitar ListaB [1: 3] e pressione Enter, a saída é [2, 3]. Você pode usar a faixa como entrada para um para laço, tal como

para Value in ListB [1: 3]: Valor de impressão

Em vez de toda a lista, você vê apenas 2 e 3 como saídas, impressas em linhas separadas. A faixa tem dois valores separados por dois pontos. No entanto, os valores são opcionais. Por exemplo, ListaB [: 3] saída seria [1, 2, 3]. Quando você deixar de fora um valor, a faixa começa no início ou no fim da lista, conforme o caso.

Às vezes você precisa para processar duas listas em paralelo. O método mais simples de fazer isso é usar o fecho eclair() função. Aqui está um exemplo do fecho eclair() função em ação:

para valor1, valor2 em zip (ListA, ListB): imprimir Value1, ‘t’, Value2

Este processos de código tanto ListA e ListB ao mesmo tempo. O processamento termina quando o para ciclo atinge a mais curta das duas listas. Neste caso, você vê o seguinte:

Laranja 1Yellow 2Green 3Brown 4

Esta é a ponta do iceberg. Você vê uma série de tipos de iterator usado na ciência de dados. A idéia é torná-lo possível listar apenas os itens que você deseja, em vez de todos os itens em uma lista ou outra estrutura de dados.