R 中有一组 *apply 系列函数,可以将某个函数应用到列表/data.frame/矩阵的若干或全部元素上。
*apply
在 Python 中,对应的是内置的 map() 函数。map() 的第一个参数是函数名,第二个参数是值的列表。 指定的函数会被依次应用到第二个参数中的每个值上。请注意,若要看到 map() 的输出内容并获得所需结果,您需要把 map() 的输出再包一层 list()。
map()
list()
在本章的第 3 个练习中,您使用了 for 循环来判断 num_drinks 中所有元素的暴饮状态。在本练习中,您将使用 map(),配合您在第 5 个练习中定义的函数,实现相同的功能。
for
num_drinks
本练习是课程的一部分
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# map the binge_male function to num_drinks print(list(map(____, ____)))
学习 Python 中一些最重要的数据类型(整数、浮点数、字符串和布尔值)与数据结构(列表、字典、NumPy 数组和 pandas DataFrame),并了解它们与 R 中对应概念的对比。
本章将讲解控制流语句(if-else if-else)、for 循环,并带您学会在 Python 中编写自己的函数。
当前练习
本章将进一步学习 Python 中最重要的库之一——pandas。除 DataFrame 外,pandas 还提供多种数据处理函数与方法。
您将了解 Python 丰富的可视化库生态。本章涵盖 Python 的核心可视化库 matplotlib,以及 pandas 和 seaborn。
作为最终综合项目,您将把所学的 Python 技能应用于 NYC Flights 2013 数据集。