對於資料科學，Python通常被廣泛地用於進行資料的處理和轉換，它提供了強大的資料結構處理的函式，使資料處理更加靈活，這裡說的“靈活性”是什麼意思?
這意味著在Python中總是有多種方法來實現相同的結果，我們總是有不同的方法並且需要從中選擇易於使用、省時並能更好控制的方法。
要掌握所有的這些方法是不可能的。所以這裡列出了在處理任何型別的資料時應該知道的4個Python技巧。
列表推導式List Comprehension是建立列表的一種優雅且最符合python語言的方法。與for迴圈和if語句相比，列表推導式在基於現有列表的值建立新列表時語法要短得多。因此，讓我們看看該特性如何獲得列表的副本。
使用列表推導式複製一個列表
有時需要建立現有列表的副本。最簡單的答案是.copy()，它允許您將一個列表的內容複製到另一個(新)列表。
例如，一個由整陣列成的列表original_list。
original_list = [10,11,20,22,30,34]可以簡單地使用.copy()方法複製此列表。
duplicated_list = original_list.copy()列表推導式可以得到完全相同的輸出。複製列表是理解列表推導式的最佳案例。
看看下面這段程式碼。
duplicated_list = [item for item in original_list]這裡並不是說複製列表使用列表推導式更好，而是說對於介紹列表推導式的工作方式，這個案例是最好的。
接下來，讓我們看看對列表的每個元素執行數學運算時，列表推導式如何使工作變得簡單。
列表中的元素相乘
最簡單或直接的乘法方法是使用乘法運算子，即*
例如，想用一個標量(即數字5)乘以列表中的每一項。這裡肯定不能使用original_list*5，因為它將建立列表的5個副本。
在這個場景中，最好的答案是列表推導式，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]這裡的操作並不侷限乘以一個數字。可以對原始列表的每個元素執行復雜的操作。
例如，假設想計算每一項的平方根的立方，可以在一行中解決它。
multiplied_list = [math.sqrt(item)**3 for item in original_list] # Output [31.6227766016838, 36.4828726939094, 89.4427190999916, 103.18914671611546, 164.31676725154983, 198.25236442474025]用於計算數字平方根的函式sqrt屬於庫math，因此在本例中需要在使用它之前匯入它。與上面所示的內建函式類似，還可以在列表的每個元素上使用使用者定義的函式。
例如如下所示的簡單函式。
def simple_function(item):
item1 = item*10
item2 = item*11
return math.sqrt(item1**2 + item2**2)可以對列表的每一項應用這個使用者定義的函式。
multiplied_list = [simple_function(item) for item in original_list]
# Output
[148.66068747318505,
163.52675622050356,
297.3213749463701,
327.0535124410071,
445.9820624195552,
505.4463374088292]列表推導式在實際場景中甚至更有用。通常在分析任務中需要從列表中刪除某種型別的元素，例如消0護著nan元素。列表推導式是完成這些任務的完美工具。
刪除列表中的元素
根據特定條件篩選資料是選擇所需資料集的常見任務之一，同樣的邏輯也用於列表推導式中。
假設你有下面提到的數字列表。
original_list = [10, 22, -43, 0, 34, -11, -12, -0.1, 1]你想要從這個列表中只保留正值。因此，從邏輯上講，您希望只保留那些對條件項> 0求值為TRUE的項。
new_list = [item for item in original_list if item > 0] # Output [10, 22, 34, 1]if子句用來刪除負值。可以使用if子句應用任何條件來從列表中刪除任何項。
例如，當想刪除所有平方小於200的項時需要做的就是在列表綜合中提到條件項**2 > 200，如下所示。
new_list = [item for item in original_list if item**2 > 200]
# Output
[22, -43, 34]在處理真實的資料集時，過濾列表項的條件可能要複雜得多，這種方法既快又易於理解。
使用dict()將兩個列表轉換為字典鍵值對
有時需要從兩個列表中的值建立字典。你可以使用字典推導式(dictionary comprehension) ，而不是一個一個地輸入，這是建立字典的一種優雅而簡潔的方法!
它的工作原理與列表推導式完全相似，唯一的區別是 — — 建立一個列表推導式時，你將所有內容都包含在方括號中，例如[]，而在字典推導式中，你將所有內容都包含在花括號中，例如{}。
假設有兩個列表 — 欄位和詳細資訊 — 如下所示。
fields = [‘name’, ‘country’, ‘age’, ‘gender’]
details = [‘pablo’, ‘Mexico’, 30, ‘Male’]一個簡單的方法是使用像這樣的字典推導式：
new_dict = {key: value for key, value in zip(fields, details)}
# Output
{'name': 'pablo', 'country': 'Mexico', 'age': 30, 'gender': 'Male'}這裡需要理解的重要是函式zip是如何工作的。
在Python中，zip函式接受可迭代物件，如字串、列表或字典作為輸入，返回它們聚合為元組。
因此，在本例中zip已經從列表fields和details中形成了每個項的對。當字典推導式中使用key: value時，只需將此元組解包為單獨的鍵-值對。
當使用Python中內建的dict()建構函式(用於建立字典)時，這個過程甚至會變得更快，因為dict()比字典推導式至少快1.3倍!
所以我們需要將此建構函式與zip()函式一起使用，它的語法要簡單得多 — — dict(zip(fields，details))。
總結
正如我一開始提到的，Python非常靈活，因為有多種方法可以實現相同的結果。根據任務的複雜程度需要選擇最好的方法來實現它。
我希望這篇文章能對你有用。如果有任何其他方法可以做到我在本文中提到的同樣的事情，請告訴我。
文章來源於：DeepHub IMBA
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