（python数据分析）第03章 Python的数据结构、函数和文件

本章讨论Python的内置功能，这些功能本书会用到很多。虽然扩展库，比如pandas和Numpy，使处理大数据集很方便，但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的。

我们会从Python最基础的数据结构开始：元组、列表、字典和集合。然后会讨论创建你自己的、可重复使用的Python函数。最后，会学习Python的文件对象，以及如何与本地硬盘交互。

3.1 数据结构和序列

Python的数据结构简单而强大。通晓它们才能成为熟练的Python程序员。

元组

元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：

In [1]: tup = 4, 5, 6

In [2]: tup
Out[2]: (4, 5, 6)

当用复杂的表达式定义元组，最好将值放到圆括号内，如下所示：

In [3]: nested_tup = (4, 5, 6), (7, 8)

In [4]: nested_tup
Out[4]: ((4, 5, 6), (7, 8))

用tuple可以将任意序列或迭代器转换成元组：

In [5]: tuple([4, 0, 2])
Out[5]: (4, 0, 2)

In [6]: tup = tuple('string')

In [7]: tup
Out[7]: ('s', 't', 'r', 'i', 'n', 'g')

可以用方括号访问元组中的元素。和C、C++、JAVA等语言一样，序列是从0开始的：

In [8]: tup[0]
Out[8]: 's'

元组中存储的对象可能是可变对象。一旦创建了元组，元组中的对象就不能修改了：

In [9]: tup = tuple(['foo', [1, 2], True])

In [10]: tup[2] = False
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-c7308343b841> in <module>()
----> 1 tup[2] = False
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

如果元组中的某个对象是可变的，比如列表，可以在原位进行修改：

In [11]: tup[1].append(3)

In [12]: tup
Out[12]: ('foo', [1, 2, 3], True)

可以用加号运算符将元组串联起来：

In [13]: (4, None, 'foo') + (6, 0) + ('bar',)
Out[13]: (4, None, 'foo', 6, 0, 'bar')

元组乘以一个整数，像列表一样，会将几个元组的复制串联起来：

In [14]: ('foo', 'bar') * 4
Out[14]: ('foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar')

对象本身并没有被复制，只是引用了它。

拆分元组

如果你想将元组赋值给类似元组的变量，Python会试图拆分等号右边的值：

In [15]: tup = (4, 5, 6)

In [16]: a, b, c = tup

In [17]: b
Out[17]: 5

即使含有元组的元组也会被拆分：

In [18]: tup = 4, 5, (6, 7)

In [19]: a, b, (c, d) = tup

In [20]: d
Out[20]: 7

使用这个功能，你可以很容易地替换变量的名字，其它语言可能是这样：

tmp = a
a = b
b = tmp

但是在Python中，替换可以这样做：

In [21]: a, b = 1, 2

In [22]: a
Out[22]: 1

In [23]: b
Out[23]: 2

In [24]: b, a = a, b

In [25]: a
Out[25]: 2

In [26]: b
Out[26]: 1

变量拆分常用来迭代元组或列表序列：

In [27]: seq = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]

In [28]: for a, b, c in seq:
   ....:     print('a={0}, b={1}, c={2}'.format(a, b, c))
a=1, b=2, c=3
a=4, b=5, c=6
a=7, b=8, c=9

另一个常见用法是从函数返回多个值。后面会详解。

Python最近新增了更多高级的元组拆分功能，允许从元组的开头“摘取”几个元素。它使用了特殊的语法*rest，这也用在函数签名中以抓取任意长度列表的位置参数：

In [29]: values = 1, 2, 3, 4, 5

In [30]: a, b, *rest = values

In [31]: a, b
Out[31]: (1, 2)

In [32]: rest
Out[32]: [3, 4, 5]

rest的部分是想要舍弃的部分，rest的名字不重要。作为惯用写法，许多Python程序员会将不需要的变量使用下划线：

In [33]: a, b, *_ = values

tuple方法

因为元组的大小和内容不能修改，它的实例方法都很轻量。其中一个很有用的就是count（也适用于列表），它可以统计某个值得出现频率：

In [34]: a = (1, 2, 2, 2, 3, 4, 2)

In [35]: a.count(2)
Out[35]: 4

列表

与元组对比，列表的长度可变、内容可以被修改。你可以用方括号定义，或用list函数：

In [36]: a_list = [2, 3, 7, None]

In [37]: tup = ('foo', 'bar', 'baz')

In [38]: b_list = list(tup)

In [39]: b_list
Out[39]: ['foo', 'bar', 'baz']

In [40]: b_list[1] = 'peekaboo'

In [41]: b_list
Out[41]: ['foo', 'peekaboo', 'baz']

列表和元组的语义接近，在许多函数中可以交叉使用。

list函数常用来在数据处理中实体化迭代器或生成器：

In [42]: gen = range(10)

In [43]: gen
Out[43]: range(0, 10)

In [44]: list(gen)
Out[44]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

添加和删除元素

可以用append在列表末尾添加元素：

In [45]: b_list.append('dwarf')

In [46]: b_list
Out[46]: ['foo', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']

insert可以在特定的位置插入元素：

In [47]: b_list.insert(1, 'red')

In [48]: b_list
Out[48]: ['foo', 'red', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']

插入的序号必须在0和列表长度之间。

警告：与append相比，insert耗费的计算量大，因为对后续元素的引用必须在内部迁移，以便为新元素提供空间。如果要在序列的头部和尾部插入元素，你可能需要使用collections.deque，一个双尾部队列。

insert的逆运算是pop，它移除并返回指定位置的元素：

In [49]: b_list.pop(2)
Out[49]: 'peekaboo'

In [50]: b_list
Out[50]: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf']

可以用remove去除某个值，remove会先寻找第一个值并除去：

In [51]: b_list.append('foo')

In [52]: b_list
Out[52]: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf', 'foo']

In [53]: b_list.remove('foo')

In [54]: b_list
Out[54]: ['red', 'baz', 'dwarf', 'foo']

如果不考虑性能，使用append和remove，可以把Python的列表当做完美的“多重集”数据结构。

用in可以检查列表是否包含某个值：

In [55]: 'dwarf' in b_list
Out[55]: True

否定in可以再加一个not：

In [56]: 'dwarf' not in b_list
Out[56]: False

在列表中检查是否存在某个值远比字典和集合速度慢，因为Python是线性搜索列表中的值，但在字典和集合中，在同样的时间内还可以检查其它项（基于哈希表）。

串联和组合列表

与元组类似，可以用加号将两个列表串联起来：

In [57]: [4, None, 'foo'] + [7, 8, (2, 3)]
Out[57]: [4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]

如果已经定义了一个列表，用extend方法可以追加多个元素：

In [58]: x = [4, None, 'foo']

In [59]: x.extend([7, 8, (2, 3)])

In [60]: x
Out[60]: [4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]

通过加法将列表串联的计算量较大，因为要新建一个列表，并且要复制对象。用extend追加元素，尤其是到一个大列表中，更为可取。因此：

everything = []
for chunk in list_of_lists:
    everything.extend(chunk)

要比串联方法快：

everything = []
for chunk in list_of_lists:
    everything = everything + chunk

排序

你可以用sort函数将一个列表原地排序（不创建新的对象）：

In [61]: a = [7, 2, 5, 1, 3]

In [62]: a.sort()

In [63]: a
Out[63]: [1, 2, 3, 5, 7]

sort有一些选项，有时会很好用。其中之一是二级排序key，可以用这个key进行排序。例如，我们可以按长度对字符串进行排序：

In [64]: b = ['saw', 'small', 'He', 'foxes', 'six']

In [65]: b.sort(key=len)

In [66]: b
Out[66]: ['He', 'saw', 'six', 'small', 'foxes']

稍后，我们会学习sorted函数，它可以产生一个排好序的序列副本。

二分搜索和维护已排序的列表

bisect模块支持二分查找，和向已排序的列表插入值。bisect.bisect可以找到插入值后仍保证排序的位置，bisect.insort是向这个位置插入值：

In [67]: import bisect

In [68]: c = [1, 2, 2, 2, 3, 4, 7]

In [69]: bisect.bisect(c, 2)
Out[69]: 4

In [70]: bisect.bisect(c, 5)
Out[70]: 6

In [71]: bisect.insort(c, 6)

In [72]: c
Out[72]: [1, 2, 2, 2, 3, 4, 6, 7]

注意：bisect模块不会检查列表是否已排好序，进行检查的话会耗费大量计算。因此，对未排序的列表使用bisect不会产生错误，但结果不一定正确。

切片

用切边可以选取大多数序列类型的一部分，切片的基本形式是在方括号中使用start:stop：

In [73]: seq = [7, 2, 3, 7, 5, 6, 0, 1]

In [74]: seq[1:5]
Out[74]: [2, 3, 7, 5]

切片也可以被序列赋值：

In [75]: seq[3:4] = [6, 3]

In [76]: seq
Out[76]: [7, 2, 3, 6, 3, 5, 6, 0, 1]

切片的起始元素是包括的，不包含结束元素。因此，结果中包含的元素个数是stop - start。

start或stop都可以被省略，省略之后，分别默认序列的开头和结尾：

In [77]: seq[:5]
Out[77]: [7, 2, 3, 6, 3]

In [78]: seq[3:]
Out[78]: [6, 3, 5, 6, 0, 1]

负数表明从后向前切片：

In [79]: seq[-4:]
Out[79]: [5, 6, 0, 1]

In [80]: seq[-6:-2]
Out[80]: [6, 3, 5, 6]

需要一段时间来熟悉使用切片，尤其是当你之前学的是R或MATLAB。图3-1展示了正整数和负整数的切片。在图中，指数标示在边缘以表明切片是在哪里开始哪里结束的。

图3-1 Python切片演示

在第二个冒号后面使用step，可以隔一个取一个元素：

In [81]: seq[::2]
Out[81]: [7, 3, 3, 6, 1]

一个聪明的方法是使用-1，它可以将列表或元组颠倒过来：

In [82]: seq[::-1]
Out[82]: [1, 0, 6, 5, 3, 6, 3, 2, 7]

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的方法，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（返回值的同时删除键）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的原地实现方法，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。

3.2 函数

函数是Python中最主要也是最重要的代码组织和复用手段。作为最重要的原则，如果你要重复使用相同或非常类似的代码，就需要写一个函数。通过给函数起一个名字，还可以提高代码的可读性。

函数使用def关键字声明，用return关键字返回值：

def my_function(x, y, z=1.5):
    if z > 1:
        return z * (x + y)
    else:
        return z / (x + y)

同时拥有多条return语句也是可以的。如果到达函数末尾时没有遇到任何一条return语句，则返回None。

函数可以有一些位置参数（positional）和一些关键字参数（keyword）。关键字参数通常用于指定默认值或可选参数。在上面的函数中，x和y是位置参数，而z则是关键字参数。也就是说，该函数可以下面这两种方式进行调用：

my_function(5, 6, z=0.7)
my_function(3.14, 7, 3.5)
my_function(10, 20)

函数参数的主要限制在于：关键字参数必须位于位置参数（如果有的话）之后。你可以任何顺序指定关键字参数。也就是说，你不用死记硬背函数参数的顺序，只要记得它们的名字就可以了。

笔记：也可以用关键字传递位置参数。前面的例子，也可以写为：

my_function(x=5, y=6, z=7)
my_function(y=6, x=5, z=7)

这种写法可以提高可读性。

命名空间、作用域，和局部函数

函数可以访问两种不同作用域中的变量：全局（global）和局部（local）。Python有一种更科学的用于描述变量作用域的名称，即命名空间（namespace）。任何在函数中赋值的变量默认都是被分配到局部命名空间（local namespace）中的。局部命名空间是在函数被调用时创建的，函数参数会立即填入该命名空间。在函数执行完毕之后，局部命名空间就会被销毁（会有一些例外的情况，具体请参见后面介绍闭包的那一节）。看看下面这个函数：

def func():
    a = []
    for i in range(5):
        a.append(i)

调用func()之后，首先会创建出空列表a，然后添加5个元素，最后a会在该函数退出的时候被销毁。假如我们像下面这样定义a：

a = []
def func():
    for i in range(5):
        a.append(i)

虽然可以在函数中对全局变量进行赋值操作，但是那些变量必须用global关键字声明成全局的才行：

In [168]: a = None

In [169]: def bind_a_variable():
   .....:     global a
   .....:     a = []
   .....: bind_a_variable()
   .....:

In [170]: print(a)
[]

注意：我常常建议人们不要频繁使用global关键字。因为全局变量一般是用于存放系统的某些状态的。如果你发现自己用了很多，那可能就说明得要来点儿面向对象编程了（即使用类）。

返回多个值

在我第一次用Python编程时（之前已经习惯了Java和C++），最喜欢的一个功能是：函数可以返回多个值。下面是一个简单的例子：

def f():
    a = 5
    b = 6
    c = 7
    return a, b, c

a, b, c = f()

在数据分析和其他科学计算应用中，你会发现自己常常这么干。该函数其实只返回了一个对象，也就是一个元组，最后该元组会被拆包到各个结果变量中。在上面的例子中，我们还可以这样写：

return_value = f()

这里的return_value将会是一个含有3个返回值的三元元组。此外，还有一种非常具有吸引力的多值返回方式——返回字典：

def f():
    a = 5
    b = 6
    c = 7
    return {'a' : a, 'b' : b, 'c' : c}

取决于工作内容，第二种方法可能很有用。

函数也是对象

由于Python函数都是对象，因此，在其他语言中较难表达的一些设计思想在Python中就要简单很多了。假设我们有下面这样一个字符串数组，希望对其进行一些数据清理工作并执行一堆转换：

In [171]: states = ['   Alabama ', 'Georgia!', 'Georgia', 'georgia', 'FlOrIda',
   .....:           'south   carolina##', 'West virginia?']

不管是谁，只要处理过由用户提交的调查数据，就能明白这种乱七八糟的数据是怎么一回事。为了得到一组能用于分析工作的格式统一的字符串，需要做很多事情：去除空白符、删除各种标点符号、正确的大写格式等。做法之一是使用内建的字符串方法和正则表达式re模块：

import re

def clean_strings(strings):
    result = []
    for value in strings:
        value = value.strip()
        value = re.sub('[!#?]', '', value)
        value = value.title()
        result.append(value)
    return result

结果如下所示：

In [173]: clean_strings(states)
Out[173]:
['Alabama',
 'Georgia',
 'Georgia',
 'Georgia',
 'Florida',
 'South   Carolina',
 'West Virginia']

其实还有另外一种不错的办法：将需要在一组给定字符串上执行的所有运算做成一个列表：

def remove_punctuation(value):
    return re.sub('[!#?]', '', value)

clean_ops = [str.strip, remove_punctuation, str.title]

def clean_strings(strings, ops):
    result = []
    for value in strings:
        for function in ops:
            value = function(value)
        result.append(value)
    return result

然后我们就有了：

In [175]: clean_strings(states, clean_ops)
Out[175]:
['Alabama',
 'Georgia',
 'Georgia',
 'Georgia',
 'Florida',
 'South   Carolina',
 'West Virginia']

这种多函数模式使你能在很高的层次上轻松修改字符串的转换方式。此时的clean_strings也更具可复用性！

还可以将函数用作其他函数的参数，比如内置的map函数，它用于在一组数据上应用一个函数：

In [176]: for x in map(remove_punctuation, states):
   .....:     print(x)
Alabama
Georgia
Georgia
georgia
FlOrIda
south   carolina
West virginia

匿名（lambda）函数

Python支持一种被称为匿名的、或lambda函数。它仅由单条语句组成，该语句的结果就是返回值。它是通过lambda关键字定义的，这个关键字没有别的含义，仅仅是说“我们正在声明的是一个匿名函数”。

def short_function(x):
    return x * 2

equiv_anon = lambda x: x * 2

本书其余部分一般将其称为lambda函数。它们在数据分析工作中非常方便，因为你会发现很多数据转换函数都以函数作为参数的。直接传入lambda函数比编写完整函数声明要少输入很多字（也更清晰），甚至比将lambda函数赋值给一个变量还要少输入很多字。看看下面这个简单得有些傻的例子：

def apply_to_list(some_list, f):
    return [f(x) for x in some_list]

ints = [4, 0, 1, 5, 6]
apply_to_list(ints, lambda x: x * 2)

虽然你可以直接编写[x *2for x in ints]，但是这里我们可以非常轻松地传入一个自定义运算给apply_to_list函数。

再来看另外一个例子。假设有一组字符串，你想要根据各字符串不同字母的数量对其进行排序：

In [177]: strings = ['foo', 'card', 'bar', 'aaaa', 'abab']

这里，我们可以传入一个lambda函数到列表的sort方法：

In [178]: strings.sort(key=lambda x: len(set(list(x))))

In [179]: strings
Out[179]: ['aaaa', 'foo', 'abab', 'bar', 'card']

笔记：lambda函数之所以会被称为匿名函数，与def声明的函数不同，原因之一就是这种函数对象本身是没有提供名称__name__属性。

柯里化：部分参数应用

柯里化（currying）是一个有趣的计算机科学术语，它指的是通过“部分参数应用”（partial argument application）从现有函数派生出新函数的技术。例如，假设我们有一个执行两数相加的简单函数：

def add_numbers(x, y):
    return x + y

通过这个函数，我们可以派生出一个新的只有一个参数的函数——add_five，它用于对其参数加5：

add_five = lambda y: add_numbers(5, y)

add_numbers的第二个参数称为“柯里化的”（curried）。这里没什么特别花哨的东西，因为我们其实就只是定义了一个可以调用现有函数的新函数而已。内置的functools模块可以用partial函数将此过程简化：

from functools import partial
add_five = partial(add_numbers, 5)

生成器

能以一种一致的方式对序列进行迭代（比如列表中的对象或文件中的行）是Python的一个重要特点。这是通过一种叫做迭代器协议（iterator protocol，它是一种使对象可迭代的通用方式）的方式实现的，一个原生的使对象可迭代的方法。比如说，对字典进行迭代可以得到其所有的键：

In [180]: some_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

In [181]: for key in some_dict:
   .....:     print(key)
a
b
c

当你编写for key in some_dict时，Python解释器首先会尝试从some_dict创建一个迭代器：

In [182]: dict_iterator = iter(some_dict)

In [183]: dict_iterator
Out[183]: <dict_keyiterator at 0x7fbbd5a9f908>

迭代器是一种特殊对象，它可以在诸如for循环之类的上下文中向Python解释器输送对象。大部分能接受列表之类的对象的方法也都可以接受任何可迭代对象。比如min、max、sum等内置方法以及list、tuple等类型构造器：

In [184]: list(dict_iterator)
Out[184]: ['a', 'b', 'c']

生成器（generator）是构造新的可迭代对象的一种简单方式。一般的函数执行之后只会返回单个值，而生成器则是以延迟的方式返回一个值序列，即每返回一个值之后暂停，直到下一个值被请求时再继续。要创建一个生成器，只需将函数中的return替换为yeild即可：

def squares(n=10):
    print('Generating squares from 1 to {0}'.format(n ** 2))
    for i in range(1, n + 1):
        yield i ** 2

调用该生成器时，没有任何代码会被立即执行：

In [186]: gen = squares()

In [187]: gen
Out[187]: <generator object squares at 0x7fbbd5ab4570>

直到你从该生成器中请求元素时，它才会开始执行其代码：

In [188]: for x in gen:
   .....:     print(x, end=' ')
Generating squares from 1 to 100
1 4 9 16 25 36 49 64 81 100

生成器表达式

另一种更简洁的构造生成器的方法是使用生成器表达式（generator expression）。这是一种类似于列表、字典、集合推导式的生成器。其创建方式为，把列表推导式两端的方括号改成圆括号：

In [189]: gen = (x ** 2 for x in range(100))

In [190]: gen
Out[190]: <generator object <genexpr> at 0x7fbbd5ab29e8>

它跟下面这个冗长得多的生成器是完全等价的：

def _make_gen():
    for x in range(100):
        yield x ** 2
gen = _make_gen()

生成器表达式也可以取代列表推导式，作为函数参数：

In [191]: sum(x ** 2 for x in range(100))
Out[191]: 328350

In [192]: dict((i, i **2) for i in range(5))
Out[192]: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

itertools模块

标准库itertools模块中有一组用于许多常见数据算法的生成器。例如，groupby可以接受任何序列和一个函数。它根据函数的返回值对序列中的连续元素进行分组。下面是一个例子：

In [193]: import itertools

In [194]: first_letter = lambda x: x[0]

In [195]: names = ['Alan', 'Adam', 'Wes', 'Will', 'Albert', 'Steven']

In [196]: for letter, names in itertools.groupby(names, first_letter):
   .....:     print(letter, list(names)) # names is a generator
A ['Alan', 'Adam']
W ['Wes', 'Will']
A ['Albert']
S ['Steven']

表3-2中列出了一些我经常用到的itertools函数。建议参阅Python官方文档，进一步学习。

表3-2 一些有用的itertools函数

错误和异常处理

优雅地处理Python的错误和异常是构建健壮程序的重要部分。在数据分析中，许多函数函数只用于部分输入。例如，Python的float函数可以将字符串转换成浮点数，但输入有误时，有ValueError错误：

In [197]: float('1.2345')
Out[197]: 1.2345

In [198]: float('something')
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-198-439904410854> in <module>()
----> 1 float('something')
ValueError: could not convert string to float: 'something'

假如想优雅地处理float的错误，让它返回输入值。我们可以写一个函数，在try/except中调用float：

def attempt_float(x):
    try:
        return float(x)
    except:
        return x

当float(x)抛出异常时，才会执行except的部分：

In [200]: attempt_float('1.2345')
Out[200]: 1.2345

In [201]: attempt_float('something')
Out[201]: 'something'

你可能注意到float抛出的异常不仅是ValueError：

In [202]: float((1, 2))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-202-842079ebb635> in <module>()
----> 1 float((1, 2))
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'tuple'

你可能只想处理ValueError，TypeError错误（输入不是字符串或数值）可能是合理的bug。可以写一个异常类型：

def attempt_float(x):
    try:
        return float(x)
    except ValueError:
        return x

然后有：

In [204]: attempt_float((1, 2))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-204-9bdfd730cead> in <module>()
----> 1 attempt_float((1, 2))
<ipython-input-203-3e06b8379b6b> in attempt_float(x)
      1 def attempt_float(x):
      2     try:
----> 3         return float(x)
      4     except ValueError:
      5         return x
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'tuple'

可以用元组包含多个异常：

def attempt_float(x):
    try:
        return float(x)
    except (TypeError, ValueError):
        return x

某些情况下，你可能不想抑制异常，你想无论try部分的代码是否成功，都执行一段代码。可以使用finally：

f = open(path, 'w')

try:
    write_to_file(f)
finally:
    f.close()

这里，文件处理f总会被关闭。相似的，你可以用else让只在try部分成功的情况下，才执行代码：

f = open(path, 'w')

try:
    write_to_file(f)
except:
    print('Failed')
else:
    print('Succeeded')
finally:
    f.close()

IPython的异常

如果是在%run一个脚本或一条语句时抛出异常，IPython默认会打印完整的调用栈（traceback），在栈的每个点都会有几行上下文：

In [10]: %run examples/ipython_bug.py
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError                            Traceback (most recent call last)
/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in <module>()
     13     throws_an_exception()
     14
---> 15 calling_things()

/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in calling_things()
     11 def calling_things():
     12     works_fine()
---> 13     throws_an_exception()
     14
     15 calling_things()

/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in throws_an_exception()
      7     a = 5
      8     b = 6
----> 9     assert(a + b == 10)
     10
     11 def calling_things():

AssertionError:

自身就带有文本是相对于Python标准解释器的极大优点。你可以用魔术命令%xmode，从Plain（与Python标准解释器相同）到Verbose（带有函数的参数值）控制文本显示的数量。后面可以看到，发生错误之后，（用%debug或%pdb magics）可以进入stack进行事后调试。

3.3 文件和操作系统

本书的代码示例大多使用诸如pandas.read_csv之类的高级工具将磁盘上的数据文件读入Python数据结构。但我们还是需要了解一些有关Python文件处理方面的基础知识。好在它本来就很简单，这也是Python在文本和文件处理方面的如此流行的原因之一。

为了打开一个文件以便读写，可以使用内置的open函数以及一个相对或绝对的文件路径：

In [207]: path = 'examples/segismundo.txt'

In [208]: f = open(path)

默认情况下，文件是以只读模式（'r'）打开的。然后，我们就可以像处理列表那样来处理这个文件句柄f了，比如对行进行迭代：

for line in f:
    pass

从文件中取出的行都带有完整的行结束符（EOL），因此你常常会看到下面这样的代码（得到一组没有EOL的行）：

In [209]: lines = [x.rstrip() for x in open(path)]

In [210]: lines
Out[210]:
['Sueña el rico en su riqueza,',
 'que más cuidados le ofrece;',
 '',
 'sueña el pobre que padece',
 'su miseria y su pobreza;',
 '',
 'sueña el que a medrar empieza,',
 'sueña el que afana y pretende,',
 'sueña el que agravia y ofende,',
 '',
 'y en el mundo, en conclusión,',
 'todos sueñan lo que son,',
 'aunque ninguno lo entiende.',
 '']

如果使用open创建文件对象，一定要用close关闭它。关闭文件可以返回操作系统资源：

In [211]: f.close()

用with语句可以可以更容易地清理打开的文件：

In [212]: with open(path) as f:
   .....:     lines = [x.rstrip() for x in f]

这样可以在退出代码块时，自动关闭文件。

如果输入f =open(path,'w')，就会有一个新文件被创建在examples/segismundo.txt，并覆盖掉该位置原来的任何数据。另外有一个x文件模式，它可以创建可写的文件，但是如果文件路径存在，就无法创建。表3-3列出了所有的读/写模式。

表3-3 Python的文件模式

对于可读文件，一些常用的方法是read、seek和tell。read会从文件返回字符。字符的内容是由文件的编码决定的（如UTF-8），如果是二进制模式打开的就是原始字节：

In [213]: f = open(path)

In [214]: f.read(10)
Out[214]: 'Sueña el r'

In [215]: f2 = open(path, 'rb')  # Binary mode

In [216]: f2.read(10)
Out[216]: b'Sue\xc3\xb1a el '

read模式会将文件句柄的位置提前，提前的数量是读取的字节数。tell可以给出当前的位置：

In [217]: f.tell()
Out[217]: 11

In [218]: f2.tell()
Out[218]: 10

尽管我们从文件读取了10个字符，位置却是11，这是因为用默认的编码用了这么多字节才解码了这10个字符。你可以用sys模块检查默认的编码：

In [219]: import sys

In [220]: sys.getdefaultencoding()
Out[220]: 'utf-8'

seek将文件位置更改为文件中的指定字节：

In [221]: f.seek(3)
Out[221]: 3

In [222]: f.read(1)
Out[222]: 'ñ'

最后，关闭文件：

In [223]: f.close()

In [224]: f2.close()

向文件写入，可以使用文件的write或writelines方法。例如，我们可以创建一个无空行版的prof_mod.py：

In [225]: with open('tmp.txt', 'w') as handle:
   .....:     handle.writelines(x for x in open(path) if len(x) > 1)

In [226]: with open('tmp.txt') as f:
   .....:     lines = f.readlines()

In [227]: lines
Out[227]:
['Sueña el rico en su riqueza,\n',
 'que más cuidados le ofrece;\n',
 'sueña el pobre que padece\n',
 'su miseria y su pobreza;\n',
 'sueña el que a medrar empieza,\n',
 'sueña el que afana y pretende,\n',
 'sueña el que agravia y ofende,\n',
 'y en el mundo, en conclusión,\n',
 'todos sueñan lo que son,\n',
 'aunque ninguno lo entiende.\n']

表3-4列出了一些最常用的文件方法。

表3-4 Python重要的文件方法或属性

文件的字节和Unicode

Python文件的默认操作是“文本模式”，也就是说，你需要处理Python的字符串（即Unicode）。它与“二进制模式”相对，文件模式加一个b。我们来看上一节的文件（UTF-8编码、包含非ASCII字符）：

In [230]: with open(path) as f:
   .....:     chars = f.read(10)

In [231]: chars
Out[231]: 'Sueña el r'

UTF-8是长度可变的Unicode编码，所以当我从文件请求一定数量的字符时，Python会从文件读取足够多（可能少至10或多至40字节）的字节进行解码。如果以“rb”模式打开文件，则读取确切的请求字节数：

In [232]: with open(path, 'rb') as f:
   .....:     data = f.read(10)

In [233]: data
Out[233]: b'Sue\xc3\xb1a el '

取决于文本的编码，你可以将字节解码为str对象，但只有当每个编码的Unicode字符都完全成形时才能这么做：

In [234]: data.decode('utf8')
Out[234]: 'Sueña el '

In [235]: data[:4].decode('utf8')
---------------------------------------------------------------------------
UnicodeDecodeError                        Traceback (most recent call last)
<ipython-input-235-300e0af10bb7> in <module>()
----> 1 data[:4].decode('utf8')
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc3 in position 3: unexpecte
d end of data

文本模式结合了open的编码选项，提供了一种更方便的方法将Unicode转换为另一种编码：

In [236]: sink_path = 'sink.txt'

In [237]: with open(path) as source:
   .....:     with open(sink_path, 'xt', encoding='iso-8859-1') as sink:
   .....:         sink.write(source.read())

In [238]: with open(sink_path, encoding='iso-8859-1') as f:
   .....:     print(f.read(10))
Sueña el r

注意，不要在二进制模式中使用seek。如果文件位置位于定义Unicode字符的字节的中间位置，读取后面会产生错误：

In [240]: f = open(path)

In [241]: f.read(5)
Out[241]: 'Sueña'

In [242]: f.seek(4)
Out[242]: 4

In [243]: f.read(1)
---------------------------------------------------------------------------
UnicodeDecodeError                        Traceback (most recent call last)
<ipython-input-243-7841103e33f5> in <module>()
----> 1 f.read(1)
/miniconda/envs/book-env/lib/python3.6/codecs.py in decode(self, input, final)
    319         # decode input (taking the buffer into account)
    320         data = self.buffer + input
--> 321         (result, consumed) = self._buffer_decode(data, self.errors, final
)
    322         # keep undecoded input until the next call
    323         self.buffer = data[consumed:]
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb1 in position 0: invalid s
tart byte

In [244]: f.close()

如果你经常要对非ASCII字符文本进行数据分析，通晓Python的Unicode功能是非常重要的。更多内容，参阅Python官方文档。

3.4 结论

我们已经学过了Python的基础、环境和语法，接下来学习NumPy和Python的面向数组计算。

声明：本文章翻译自一本书《python 数据分析》第二版。