Підсумовуємо все разом (2)
Вау, ви щойно узагальнили свій аналіз мов у Twitter з попереднього розділу, додавши значення за замовчуванням для назви стовпця. Тепер ви узагальните цю функцію ще на крок, дозволивши передавати гнучкий аргумент — у нашому випадку стільки назв стовпців, скільки потрібно користувачеві!
Знову ж, для зручності, pandas імпортовано як pd, а файл 'tweets.csv' імпортовано в датафрейм tweets_df. Частини коду з вашої попередньої роботи також надано.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до функцій у Python
Інструкції до вправи
- Доповніть заголовок функції, додавши параметр для датафрейму
dfта гнучкий аргумент*args. - Завершіть цикл
forу визначенні функції так, щоб ітерація відбувалася по кортежуargs. - Викличте
count_entries(), передавши датафреймtweets_dfі назву стовпця'lang'. Присвойте результат зміннійresult1. - Викличте
count_entries(), передавши датафреймtweets_dfі назви стовпців'lang'та'source'. Присвойте результат зміннійresult2.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)