Łączymy wszystko razem (2)
Świetnie – właśnie uogólniłeś swoją analizę języka tweetów z poprzedniego rozdziału, dodając domyślny argument dla nazwy kolumny. Teraz pójdziesz o krok dalej i pozwolisz użytkownikowi przekazywać do funkcji elastyczną liczbę argumentów – w tym przypadku tyle nazw kolumn, ile chce!
Dla wygody pandas jest już zaimportowany jako pd, a plik 'tweets.csv' – wczytany do ramki danych tweets_df. Fragmenty kodu z poprzednich zadań są również dostępne.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do funkcji w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Uzupełnij nagłówek funkcji, podając parametr dla ramki danych
dforaz elastyczny argument*args. - Uzupełnij pętlę
forwewnątrz definicji funkcji tak, aby iterowała po krotceargs. - Wywołaj
count_entries(), przekazując ramkę danychtweets_dfi nazwę kolumny'lang'. Wynik przypisz doresult1. - Wywołaj
count_entries(), przekazując ramkę danychtweets_dfi nazwy kolumn'lang'oraz'source'. Wynik przypisz doresult2.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Define count_entries()
def ____(____, ____):
"""Return a dictionary with counts of
occurrences as value for each key."""
#Initialize an empty dictionary: cols_count
cols_count = {}
# Iterate over column names in args
for col_name in ____:
# 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
# Call count_entries(): result1
result1 = count_entries(____, ____)
# Call count_entries(): result2
result2 = count_entries(____, ____, ____)
# Print result1 and result2
print(result1)
print(result2)