Hepsini bir araya getirme (2)
Vay canına, önceki bölümde yaptığın Twitter dil analizini sütun adı için bir varsayılan argüman ekleyecek şekilde genelleştirdin. Şimdi bu fonksiyonu bir adım daha ileri götürüp kullanıcıya esnek bir argüman, yani bu örnekte istediği kadar sütun adı geçebilmesini sağlayacaksın!
Yine kolaylık olması için, pandas pd olarak içe aktarıldı ve 'tweets.csv' dosyası tweets_df DataFrame'ine yüklendi. Önceki çalışmandaki kodun bazı kısımları da sağlanmıştır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Fonksiyonlara Giriş
Egzersiz talimatları
- Fonksiyon başlığını,
dfDataFrame parametresi ve esnek argüman*args'ı ekleyerek tamamla. - Fonksiyon tanımı içindeki
fordöngüsünü, döngüargsdemeti üzerinde olacak şekilde tamamla. tweets_dfDataFrame'ini ve'lang'sütun adını geçirerekcount_entries()fonksiyonunu çağır. Sonucuresult1değişkenine ata.tweets_dfDataFrame'ini ve'lang'ile'source'sütun adlarını geçirerekcount_entries()fonksiyonunu çağır. Sonucuresult2değişkenine ata.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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)