Praktische Anwendung (2)

Manchmal machen wir beim Aufrufen von Funktionen Fehler – sogar bei solchen, die du selbst gemacht hast. Aber keine Sorge! In dieser Übung optimierst du deine Funktion count_entries() aus dem letzten Kapitel, indem du einen try-except-Block hinzufügst. So kann deine Funktion eine hilfreiche Meldung ausgeben, wenn deine Funktion count_entries() aufgerufen wird, dabei aber ein Spaltenname angegeben wird, der nicht im DataFrame enthalten ist.

Der Einfachheit halber wurden pandas als pd und die Datei 'tweets.csv' in den DataFrame tweets_df importiert. Teile des von dir bereits geschriebenen Codes werden ebenfalls bereitgestellt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in Funktionen in Python

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Anleitung zur Übung

Füge einen try-Block hinzu, damit die Funktion, wenn sie mit den richtigen Argumenten aufgerufen wird, den DataFrame verarbeitet und ein Dictionary mit den Ergebnissen zurückgibt.
Füge einen except-Block hinzu, damit bei einem fehlerhaften Funktionsaufruf die folgende Fehlermeldung angezeigt wird: 'The DataFrame does not have a ' + col_name + ' column.'.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Define count_entries()
def count_entries(df, col_name='lang'):
    """Return a dictionary with counts of
    occurrences as value for each key."""

    # Initialize an empty dictionary: cols_count
    cols_count = {}

    # Add try block
    ____:
        # Extract column from DataFrame: col
        col = df[col_name]
        
        # Iterate over the column in DataFrame
        for entry in col:
    
            # If entry is in cols_count, add 1
            if entry in cols_count.keys():
                cols_count[entry] += 1
            # Else add the entry to cols_count, set the value to 1
            else:
                cols_count[entry] = 1
    
        # Return the cols_count dictionary
        return cols_count

    # Add except block
    ____:
        ____

# Call count_entries(): result1
result1 = count_entries(tweets_df, 'lang')

# Print result1
print(result1)

Code bearbeiten und ausführen