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  3. Python Toolbox
  • 1

    Verwenden von Iteratoren in PythonLand

    Gratuit

    Du lernst alles über Iteratoren und Iterables (iterierbare Objekte), mit denen du bereits beim Schreiben von for-Schleifen gearbeitet hast. Du lernst einige praktische Funktionen kennen, mit denen du effektiv mit Iteratoren arbeiten kannst. Das Kapitel endet mit einem Anwendungsfall, der für die Welt der Data Science und den Umgang mit großen Datenmengen relevant ist – in diesem Fall mit Daten von Twitter, die du mithilfe von Iteratoren in Blöcken lädst.

  • 2

    List Comprehensions und Generatoren

    In diesem Kapitel baust du auf deinem Wissen über Iteratoren auf und lernst List Comprehensions kennen, mit denen du komplizierte Listen – und Listen von Listen – in einer einzigen Codezeile erstellen kannst! List Comprehensions können deinen Code drastisch vereinfachen und effizienter machen und werden zu einem wichtigen Bestandteil deiner Python-Toolbox. Dann lernst du etwas über Generatoren, die sehr hilfreich sind, wenn du mit großen Datenmengen arbeitest, die du nicht im Speicher ablegen willst, sondern die du stattdessen direkt generierst.

  • 3

    Und jetzt alles zusammen!

    In diesem Kapitel kannst du deine neu erworbenen Fähigkeiten anwenden, um aussagekräftige Informationen aus einem realen Datensatz – den Weltentwicklungsindikatoren der Weltbank – zu extrahieren. Du hast die Möglichkeit, deine eigenen Funktionen und List Comprehensions zu schreiben, während du mit Iteratoren und Generatoren arbeitest, um deine Python-Kenntnisse zu festigen.

Initializing

Exercice

Extrahieren von Informationen für große Mengen von Twitter-Daten

Du hast die Datei in der letzten Aufgabe gut in Blöcke aufgeteilt. Du weißt jetzt, wie du mit Situationen umgehst, in denen du eine sehr große Datei verarbeiten musst, und das ist eine sehr nützliche Fähigkeit!

Es ist gut zu wissen, wie man eine Datei in kleinen, überschaubaren Blöcken verarbeitet, aber es kann sehr mühsam sein, den gleichen Code für die gleiche Aufgabe immer wieder neu zu schreiben und zu formulieren. In dieser Aufgabe wirst du deinen Code wiederverwendbar machen, indem du deine Arbeit aus der letzten Aufgabe in eine Funktionsdefinition einbaust.

Das pandas-Paket wurde als pd importiert und die Datei 'tweets.csv' liegt in deinem aktuellen Verzeichnis für dich bereit.

Instructions

100 XP
  • Definiere die Funktion count_entries(), die drei Parameter hat. Der erste Parameter ist csv_file für den Dateinamen, der zweite ist c_size für die Größe des Blocks und der letzte ist colname für den Spaltennamen.
  • Iteriere mit Hilfe einer for-Schleife über die Datei in csv_file. Verwende die Schleifenvariable chunk, iteriere über den Aufruf von pd.read_csv() und übergib c_size an chunksize.
  • In der inneren Schleife iterierst du über die Spalte, die durch colname in chunk angegeben ist, indem du eine for-Schleife verwendest. Verwende die Schleifenvariable entry.
  • Rufe die Funktion count_entries() auf, indem du ihr den Dateinamen 'tweets.csv', die Größe der Blöcke 10 und den Namen der zu zählenden Spalte, 'lang', übergibst. Weise das Ergebnis des Aufrufs der Variablen result_counts zu.