Data Science do zero: Primeiras regras com o Python


if s: first_char = s[0] else



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Data Science do zero - Primeiras regras
if s:
first_char = s[0]
else:
first_char = ""
Uma forma mais simples de fazer o mesmo é:
first_char = s and s[0]
já que
and
retorna seu segundo valor quando o primeiro é “
verdadeiro
”, ou o
primeiro valor quando não é. Da mesma forma, se
x
é um número ou,


possivelmente,
None
:
safe_x = x or 0
definitivamente é um número.
Python possui uma função
all
, que pega uma lista e retorna
True
precisamente
quando todos os elementos forem verdadeiros, e uma função
any
, que retorna
True
quando pelo menos um elemento é verdadeiro:
all([True, 1, { 3 }]) # True
all([True, 1, {}]) # False, {} é falso
any([True, 1, {}]) # True, True é verdadeiro
all([]) # True, sem elementos falsos na lista
any([]) # False, sem elementos verdadeiros na lista


Não Tão Básico
Aqui, veremos alguns dos mais avançados recursos do Python que serão úteis
para trabalhar com dados.
Ordenação
Toda lista de Python possui um método
sort
que ordena seu espaço. Se você não
quer bagunçar sua lista, você pode usar a função
sort
ed, que retornam uma lista
nova:
x = [4,1,2,3]
y = sorted(x) # é [1,2,3,4], x não mudou
x.sort() # agora x é [1,2,3,4]
Por padrão,
sort
(e
sort
ed) organizam uma lista da menor para a maior baseada em
uma comparação ingênua de elementos uns com os outros.
Se você quer que os elementos sejam organizados do maior para o menor, você
pode especificar o parâmetro
reverse=True
. E, em vez de comparar os elementos
com eles mesmos, compare os resultados da função que você especificar com
key
:
# organiza a lista pelo valor absoluto do maior para o menor
x = sorted([-4,1,-2,3], key=abs, reverse=True) # is [-4,3,-2,1]
# organiza as palavras e contagens da mais alta para a mais baixa
wc = sorted(word_counts.items(),
key=lambda (word, count): count,
reverse=True)

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