人人都可以簡單入門Python、爬蟲、數(shù)據(jù)分析
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來源：數(shù)據(jù)大宇宙
作者：卡門的兒子

前言

大家好，我是老表

根據(jù)不同的條件進行不同的計算或操作，是很常見的需求。Python 有 if 語句可以實現(xiàn)。但是一旦分支很多，多個 if 就是使你眼花繚亂。

我們有許多技巧(套路)來簡化這一過程。我會一連幾篇文章，從簡單到復(fù)雜，教你如何理解和應(yīng)用這些技巧。

這里，你可以學(xué)到很多 Python 知識點的應(yīng)用：

1. 字典

2. 枚舉

3. 裝飾器

動態(tài)調(diào)用不同的函數(shù)

先看數(shù)據(jù)：

• 列[計算方式]，決定了列[調(diào)整]的計算結(jié)果

每一種計算方式如下：

聰明的方法，為每一種計算單獨定義了函數(shù)：

但是，該怎么調(diào)用這些函數(shù)呢？

"很簡單呀，判斷，然后調(diào)用"：

• 行9：為了防止出現(xiàn)遺漏的計算方式

這看起來不錯，但是，每新增一種方式，就要在這里追加一個判斷，一旦分支很多，這里的代碼就會非常冗長：

為什么我一直讓每一塊代碼盡可能簡短？

因為我們每次處理一個獨立小問題會比處理大問題要高效得多，大問題意味著涉及很多小問題。同時解決多個小問題，會讓我們的大腦短路。

單獨聲明映射關(guān)系

如果我們可以這樣子定義計算方式與函數(shù)的關(guān)系，那就很舒服了：

"這看著有點眼熟，不就是字典嗎？"

對，字典就是用來表達這種一對一關(guān)系的最佳結(jié)構(gòu)。

你可以把字典當(dāng)作是一個過目不忘(死記硬背)的記憶高手，只要他過一遍數(shù)據(jù)之后，你給他一個 key 值，他能馬上找出對應(yīng)的 value 值給你。

于是，我們可以把計算方式與定義的每個函數(shù)給他記憶：

接下來，真正處理每一行數(shù)據(jù)的時候，只需要讓他(字典)取出函數(shù)，然后調(diào)用即可：

• 行2-4：特別要注意，字典的 value 我們只是給了函數(shù)名字，千萬別在后面加括號，括號是表示執(zhí)行函數(shù)?，F(xiàn)在我們不需要執(zhí)行函數(shù)呢
  

• 調(diào)用的時候，別忘記給函數(shù)傳入需要計算的指標

• 不僅代碼簡單了，如果你有留意左下角的運行時間，你會發(fā)現(xiàn)這種方式比之前的方式提速了

現(xiàn)在我們的代碼挺不錯，如果數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了新的計算方式，但我們忘記加入字典，那么代碼運行就會報錯：

• 行4：注釋掉，相當(dāng)于我們忘記定義計算方式C

• 可以看到錯誤信息，能讓我們馬上聯(lián)想到原因

"一舉兩得，太完美了！"

但是，如果你跟我學(xué)習(xí) pandas ，就會知道，pandas 中盡可能避免自己遍歷處理數(shù)據(jù)。

pandas 的簡潔程度與計算效率不是我們自己遍歷處理可以比得過。

pandas 處理方式真的就完美？

這個例子中，每一種的計算方式的區(qū)別僅僅在于后面的系數(shù)：

這種情況下，其實我們可以先批量把每一行對應(yīng)的系數(shù)取出來，然后直接計算：

• 注意執(zhí)行時間，又提速了

別以為這只是 pandas 把 for 遍歷給你寫了而已，他是基于 numpy 的，而numpy處理時都是基于 c++ 的調(diào)用，性能非?？焖?/p>

這種方式其實也有他的缺點：

1. Series.map 方法的確做了字典取值做的事情，但是在他找不到key時，是不會報錯的。我們需要后續(xù)通過判斷 nan 來檢查

2. 有時候計算邏輯沒有這么簡單，比如需要看銷量是否超過同地區(qū)的平均值做出不同的計算分支。這時候使用 pandas 的方式就會感覺邏輯被分散(下一節(jié)我們來看看這種情況下的處理)

"那么，之前的字典聲明方式，是不是就是這種場景下最通用的方式？"

思考題

用字典聲明對應(yīng)關(guān)系其實已經(jīng)非常好了，但是如果能在定義函數(shù)的地方上直接標記對應(yīng)關(guān)系，那么也挺好：

• 不再需要定義字典關(guān)系了

怎么可以做到這種效果呢？有興趣的小伙伴不妨試試。

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整理了我開始分享學(xué)習(xí)筆記到現(xiàn)在超過250篇優(yōu)質(zhì)文章，涵蓋數(shù)據(jù)分析、爬蟲、機器學(xué)習(xí)等方面，別再說不知道該從哪開始，實戰(zhàn)哪里找了

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