大數(shù)據(jù)分析Python For循環(huán)教程

　　大數(shù)據(jù)分析Python除了循環(huán)遍歷列表之外，for循環(huán)還有很多其他功能，在現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)科學(xué)工作中，您可能需要將numpy數(shù)組和pandas DataFrames用于其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的循環(huán)。
 

　　大數(shù)據(jù)分析Python For循環(huán)教程以如何使用for循環(huán)遍歷列表以外的常見大數(shù)據(jù)分析Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如元組和字典)開始。然后，我們將深入探討與普通的大數(shù)據(jù)分析Python數(shù)據(jù)科學(xué)圖書館像串聯(lián)使用for循環(huán)numpy，pandas和matplotlib。我們還將仔細(xì)研究該range()函數(shù)及其在編寫循環(huán)時的作用。
 

　　快速回顧：大數(shù)據(jù)分析Python For循環(huán)
 

　　for循環(huán)是一條編程語句，它告訴大數(shù)據(jù)分析Python遍歷對象集合，并對每個對象依次執(zhí)行相同的操作。基本語法為：

　　每次大數(shù)據(jù)分析Python遍歷循環(huán)時，變量object都會采用序列中下一個對象的值collection_of_objects，并且大數(shù)據(jù)分析Python將按順序執(zhí)行我們在每個對象上編寫的代碼collection_of_objects。
 

　　現(xiàn)在，讓我們深入研究如何使用具有不同種類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的循環(huán)。我們將跳過列表，因?yàn)樯弦唤坛桃呀?jīng)介紹過這些列表。如果您需要進(jìn)一步檢查，請?jiān)诹斜砗脱h(huán)中查看入門教程或Dataquest的交互式任務(wù)。
 

　　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
 

　　元組
 

　　元組是序列，就像列表一樣。元組和列表之間的區(qū)別在于元組是不可變的。也就是說，它們不能更改(了解有關(guān)大數(shù)據(jù)分析Python中可變和不可變對象的更多信息)。元組還使用括號代替方括號。
 

　　不管這些差異如何，在元組上循環(huán)與列表非常相似。

　　如果我們有一個元組列表，則可以通過將它們都作為變量包含在for循環(huán)中來訪問列表中每個元組中的各個元素，如下所示：

　　辭典
 

　　除了列表和元組，字典是您在處理數(shù)據(jù)時可能會遇到的另一種常見的大數(shù)據(jù)分析Python數(shù)據(jù)類型，并且for循環(huán)也可以遍歷字典。
 

　　大數(shù)據(jù)分析Python字典由鍵值對組成，因此在每個循環(huán)中，我們需要訪問兩個元素(鍵和值)。與其enumerate()像使用列表那樣使用，不如遍歷兩個鍵和每個鍵值對的對應(yīng)值，我們需要調(diào)用該.items()方法。
 

　　例如，假設(shè)我們有一個名為“字典”的字典stocks，其中包含股票行情自動收錄器和相應(yīng)的股票價格。我們將使用.items()字典上的方法為每次迭代生成鍵和值：

　　請注意，名稱鍵和值完全是任意的。我們也可以將它們標(biāo)記為k和v或x和y。
 

　　弦樂
 

　　如入門教程中所述，for循環(huán)還可以遍歷字符串中的每個字符?？焖倩仡櫼幌拢@是如何工作的：

　　numpy數(shù)組
 

　　現(xiàn)在，讓我們看一下常見的大數(shù)據(jù)分析Python數(shù)據(jù)科學(xué)包及其數(shù)據(jù)類型如何使用for循環(huán)。
 

　　我們將從研究如何使用numpy數(shù)組循環(huán)開始，因此讓我們從創(chuàng)建一些隨機(jī)數(shù)數(shù)組開始。

　　在一維numpy數(shù)組上進(jìn)行迭代與在列表上進(jìn)行迭代非常相似：

　　現(xiàn)在，如果我們要遍歷二維數(shù)組怎么辦?如果我們使用與上面相同的語法來迭代二維數(shù)組，則每次迭代只能迭代整個數(shù)組。
 

　　二維數(shù)組是由一對一維數(shù)組構(gòu)成的。要訪問每個元素而不是每個數(shù)組，我們可以使用numpy函數(shù)nditer()，它是一個以數(shù)組作為參數(shù)的多維迭代器對象。
 

　　在下面的代碼中，我們將編寫一個for循環(huán)，該循環(huán)將z二維數(shù)組作為參數(shù) 傳遞給每個元素nditer()：

　　如我們所見，這首先列出了x中的所有元素，然后列出了y中的所有元素。
 

　　記得!當(dāng)遍歷這些不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時，字典需要一個方法，numpy數(shù)組需要一個function。
 

　　熊貓數(shù)據(jù)框
 

　　當(dāng)我們使用大數(shù)據(jù)分析Python處理數(shù)據(jù)時，我們經(jīng)常使用pandasDataFrames。值得慶幸的是，我們也可以使用for循環(huán)遍歷那些循環(huán)。
 

　　讓我們練習(xí)使用一個小的CSV文件進(jìn)行練習(xí)，該文件記錄六個不同國家的GDP，首都和人口。我們將在下面將其讀入pandas DataFrame中。
 

　　熊貓的工作方式與numpy有所不同，因此我們將無法簡單地重復(fù)已經(jīng)學(xué)習(xí)的numpy過程。如果我們像遍歷一個numpy數(shù)組一樣嘗試遍歷pandas DataFrame，則只會打印出列名：

　　相反，我們需要明確提及我們要遍歷DataFrame的行。為此，我們iterrows()在DataFrame上調(diào)用方法，并打印行標(biāo)簽和行數(shù)據(jù)，其中一行是整個熊貓系列。

　　我們還可以從熊貓系列訪問特定值。假設(shè)我們只想打印出每個國家的首都。我們可以指定僅希望從“ Capital”列中輸出，如下所示：

　　為了使事情比簡單的打印輸出更進(jìn)一步，讓我們使用for循環(huán)添加一列。讓我們添加“人均GDP”列。請記住，這.loc[]是基于標(biāo)簽的。在下面的代碼中，我們將添加該列并通過將每個國家的總GDP除以其人口并將結(jié)果乘以一萬億來計算每個國家的內(nèi)容(因?yàn)镚DP的數(shù)字以萬億為單位)。
 

　　對于數(shù)據(jù)框中的每一行，我們將創(chuàng)建一個新標(biāo)簽，并將行數(shù)據(jù)設(shè)置為等于GDP總量除以該國人口，再乘以$ 1T得出數(shù)千美元。
 

　　該range()功能
 

　　我們已經(jīng)看到了如何使用for循環(huán)迭代任何序列或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。但是，如果我們想以特定順序或特定次數(shù)迭代這些序列，該怎么辦?
 

　　這可以通過大數(shù)據(jù)分析Python的內(nèi)置range()函數(shù)來完成。根據(jù)傳遞給該函數(shù)的參數(shù)數(shù)量，您可以確定該系列數(shù)字將在哪里開始和結(jié)束以及一個數(shù)字與下一個數(shù)字之間的差值有多大。請注意，類似于列表，range()函數(shù)的計數(shù)從0開始而不是從1開始。
 

　　我們可以通過三種方式致電range()：
 

　　a.范圍(停止)

　　b.范圍(開始，停止)

　　c.范圍(開始，停止，步進(jìn))
 

　　range(stop)
 

　　range(stop)有一個參數(shù)，當(dāng)我們要迭代從0開始的一系列數(shù)字時使用，并包括直到但不包括我們設(shè)置為stop的數(shù)字的每個數(shù)字。

　　range(start, stop)
 

　　range(start，stop)有兩個參數(shù)，我們不僅可以設(shè)置序列的結(jié)尾，還可以設(shè)置起點(diǎn)。您可以使用range()使用range(A，B)生成從A到B的一系列數(shù)字。

　　range(start, stop, step)
 

　　range(開始，停止，步進(jìn))采用三個參數(shù)。除了最小值和最大值之外，我們還可以設(shè)置序列中一個數(shù)字與下一個數(shù)字之間的差。如果未提供，則默認(rèn)步進(jìn)值為1。

　　請注意，這對于非數(shù)字序列也是如此。
 

　　我們還可以使用序列中元素的索引進(jìn)行迭代。關(guān)鍵思想是首先計算列表的長度，然后在此長度范圍內(nèi)迭代序列。讓我們看一個例子：

　　在上面的for循環(huán)中，我們查看變量的索引和語言，in關(guān)鍵字以及range()創(chuàng)建數(shù)字序列的函數(shù)。請注意，我們也使用len()在這種情況下，函數(shù)，因?yàn)榱斜聿皇菙?shù)字。
 

　　對于每次迭代，我們都在執(zhí)行我們的打印語句。因此，對于len(languages)范圍內(nèi)的每個索引，我們都希望打印一種語言。因?yàn)槲覀兊恼Z言序列的長度是6(即計算得出的len(langauges)值)，所以我們可以按以下方式重寫語句：

　　用For循環(huán)繪制
 

　　假設(shè)我們要遍歷一個集合，并使用每個元素來生成一個子圖，甚至是單個圖中的每個跡線。例如，讓我們采用流行的虹膜數(shù)據(jù)集(了解有關(guān)此數(shù)據(jù)的更多信息)并使用for循環(huán)進(jìn)行一些繪制?？紤]下圖。

　　上面，我們繪制了每個萼片長度與萼片寬度的關(guān)系圖，但是我們可以通過在每個數(shù)據(jù)點(diǎn)上按每種花的種類分類給圖賦予更多的含義。一種方法是通過使用for循環(huán)將每個點(diǎn)單獨(dú)散布并傳入相應(yīng)的顏色。

　　如果我們想可視化虹膜數(shù)據(jù)集某些特征的單變量分布怎么辦?我們可以使用來執(zhí)行此操作plt.subplot()，它可以在網(wǎng)格內(nèi)創(chuàng)建一個子圖，可以設(shè)置其列數(shù)和行數(shù)。

　　暫時不深入了解matplotlib語法，以下是對圖的每個主要組件的簡要說明：
 

　　1)plt.subplot()–用于創(chuàng)建我們的2×2網(wǎng)格并設(shè)置整體大小。

　　2)zip()–這是一個內(nèi)置的大數(shù)據(jù)分析Python函數(shù)，使同時循環(huán)遍歷相同長度的多個可迭代對象變得非常簡單。

　　3)axes.flatten()，其中flatten()是一種numpy數(shù)組方法–這將返回我們數(shù)組(列)的展平版本。

　　4)ax.set()–允許我們axes使用一個方法設(shè)置對象的所有屬性。
 

　　附加操作
 

　　嵌套循環(huán)
 

　　大數(shù)據(jù)分析Python允許我們在另一個循環(huán)中使用一個循環(huán)。這涉及到一個外部循環(huán)，該循環(huán)在其命令內(nèi)部具有一個內(nèi)部循環(huán)。
 

　　考慮以下結(jié)構(gòu)：

　　嵌套的for循環(huán)對于在由列表組成的列表中的項(xiàng)目之間進(jìn)行迭代很有用。在一個由列表組成的列表中，如果我們僅使用一個for循環(huán)，則程序會將每個內(nèi)部列表作為一項(xiàng)輸出：

　　為了訪問內(nèi)部列表的每個單獨(dú)項(xiàng)，我們定義了一個嵌套的for循環(huán)：

　　在上方，外部for循環(huán)遍歷主列表列表(在此示例中包含兩個列表)，內(nèi)部for循環(huán)遍歷各個列表本身。外循環(huán)執(zhí)行2次迭代(針對每個子列表)，并且在每次迭代時，我們執(zhí)行內(nèi)循環(huán)，打印相應(yīng)子列表的所有元素。
 

　　這告訴我們控件從最外層循環(huán)開始，遍歷內(nèi)層循環(huán)，然后再次返回到外層for循環(huán)，一直持續(xù)到控件覆蓋整個范圍為止，在這種情況下，該范圍是2倍。
 

　　繼續(xù)和打破循環(huán)
 

　　循環(huán)控制語句從其正常順序更改for循環(huán)的執(zhí)行。
 

　　如果我們想在內(nèi)部循環(huán)中濾除特定語言怎么辦?我們可以使用continue語句來執(zhí)行此操作，這使我們可以在觸發(fā)外部條件時跳過循環(huán)的特定部分。

　　在上面的循環(huán)中，在內(nèi)層循環(huán)中，如果語言等于“德語”，我們將僅跳過該迭代，并繼續(xù)循環(huán)的其余部分。循環(huán)不會終止。
 

　　讓我們看下面的數(shù)字示例：

　　因此，在這里，我們定義了一個循環(huán)，該循環(huán)遍歷所有數(shù)字0到9，并對每個數(shù)字求平方。在循環(huán)中，在每次迭代中，我們都在檢查數(shù)字是否可被2整除，這時循環(huán)將繼續(xù)執(zhí)行，當(dāng)我求出偶數(shù)時，將跳過該迭代。
 

　　怎么樣一個break語句?這使我們可以在滿足外部條件時完全退出循環(huán)。讓我們使用與上面相同的示例來簡單演示其工作原理：

　　在上面的示例中，我們的if語句提出了以下條件：如果我們的變量i的值等于7，則循環(huán)將中斷，因此我們的循環(huán)將在0到6之間對整數(shù)進(jìn)行迭代，然后再完全退出循環(huán)。
 

　　尋找更多?以下是一些可能有用的其他資源：
 

　　1)大數(shù)據(jù)分析Python教程 —我們不斷擴(kuò)展的數(shù)據(jù)科學(xué)大數(shù)據(jù)分析Python教程列表。

　　2)數(shù)據(jù)科學(xué)課程 -直接在瀏覽器中通過完全交互式的編程，數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計課程將您的學(xué)習(xí)提升到一個新的水平。

　　結(jié)論
 

　　在大數(shù)據(jù)分析Python For循環(huán)教程中，我們了解了for循環(huán)的一些更高級的應(yīng)用程序，以及如何在典型的大數(shù)據(jù)分析Python數(shù)據(jù)科學(xué)工作流中使用它們。
 

　　我們學(xué)習(xí)了如何迭代不同類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及如何將循環(huán)與pandas DataFrames和matplotlib一起使用以編程方式創(chuàng)建多個跟蹤或子圖。
 

　　最后，我們研究了一些更高級的技術(shù)，這些技術(shù)使我們可以更好地控制for循環(huán)的操作和執(zhí)行。