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大数据分析python利用if else控制代码流教程
时间:2020-05-20来源:bcxdlzyw.888tgp.com点击量:次作者:Sissi
时间:2020-05-20点击量:次作者:Sissi



  在编程时,控制在什么情况下运行什么代码的流是非常重要的。大数据分析python if else命令的作用类似于数字交通警察,可让您定义在满足某些条件时运行的代码块。该if else语法是大数据分析python语法,你会学到的最重要的部分之一。
 

  在本教程中,您将学习如何使用大数据分析python if else控制代码。我们假设您已经了解一些大数据分析python基础知识,例如:
 

  a.如何读取CSV文件

  b.基本的大数据分析python类型,例如列表,字符串和整数

  c.使用for循环处理列表。
 

  如果您对此还不满意,我们建议您参加此免费的交互式大数据分析python基础知识课程,该课程将教授所有这些内容(以及大数据分析python if else!)。
 

  Taco数据集
 

  我们将学习如何在使用if else数据集时使用大数据分析python ,该数据集总结了特定月份在Dataquest的在线聊天中使用的虚拟炸玉米饼。
 

  在AAA教育,我们在Slack中提供了虚拟玉米饼(使用HeyTaco),以表示感谢或奖励表现出色的同事。您可以将炸玉米饼送给某人,以通过一条消息向您表示感谢,例如:
 

  我们将对HeyTaco的数据进行一些分析,以回答有关人们的捐赠习惯的一些基本问题。数据集存储在CSV文件中"tacos.csv",如果您希望按照本教程的说明进行操作,则可以在此处下载该数据集。(在此数据集中,我们已更改名称以保护Dataquest人员的隐私)。
 

  让我们开始阅读CSV文件并查看文件的前几行:

大数据分析
 

  每行(或每一行)代表一个为公司工作的人。数据集有四列:
 

  1)name:人员名称(这些名称是虚构的,但数据代表Dataquest的实际员工!)

  2)department:此人在哪个部门(或团队)工作。

  3)given:某人赠送给他人的炸玉米饼的数量。

  4)received:某人从他人那里收到的炸玉米饼的数量
 

  让我们删除第一行,因为它包含列名-我们的数据结构很简单,因此我们可以随时记住它们(或者,如果忘记了,请参阅文章的顶部!)
 

  删除列名之后,让我们再次查看数据的前五行:

大数据分析
 

  准备数据
 

  即使第三列和第四列中的数据(代表每个人已提供和接收的炸玉米饼的数量)是数字,也将它们存储为字符串。我们可以说它们是字符串,因为它们周围有引号:'4'而不是4。
 

  为了对数据进行计算,我们需要将它们变成整数(大数据分析python的数字类型)。
 

  让我们使用for循环遍历数据的每一行,并将第3列和第4列(位于索引2和3处)转换为整数类型:

大数据分析
 

  现在您可以看到引号已被删除(例如4),表明这些值现在是整数而不是字符串。
 

  在我们的数据中查找平均值
 

  让我们从一些基本分析开始-查找每个人提供和接收的玉米饼的平均数量。
 

  为此,我们将给定和接收的列提取到单独的列表中,以便我们可以更轻松地计算:

大数据分析
 

  接下来,我们将获取这两个列表,将它们求和,然后除以长度(或值的数量)以得出平均值:

大数据分析
 

  给予和接受的炸玉米饼的平均数量是相同的!当您考虑时这是有道理的,因为某人提供的每份炸玉米饼都必须由其他人接受。
 

  我们可能有兴趣回答的另一个问题是,公司不同部门的平均水平在他们的给予和接受方面是如何比较的。让我们从检查“内容”团队开始。
 

  为此,我们需要像以前一样提取给定和已接收的炸玉米饼的列表,但仅当该行的部门为“内容”时。我们刚刚描述的称为条件,我们将需要使用大数据分析python if检查该条件!
 

  大数据分析python如果
 

  您可以将大数据分析python if视为决定。在我们的示例中,我们需要问一个问题:此人是否属于“内容”团队?我们在代码中采取的措施取决于对这个问题的答案或条件。这就是为什么大数据分析python if有时也称为条件表达式的原因。
 

  下图显示了用于创建符合条件的值列表的逻辑:

大数据分析
 

  让我们看一下如何在if两个单独的行中使用大数据分析python 。首先,让我们打印第一行和第二行,以便让我们想起它们的值:

大数据分析

  第一行包含内容团队的Amanda,第二行包含工程团队的Angela。让我们看看if只有当人员来自内容团队时,我们如何使用大数据分析python 语法打印一些输出。
 

  我们将使用==运算符将团队与字符串“ content”进行比较。==大数据分析python中的运算符表示“等于”。
 

  我们可以在if条件下使用的其他一些常见运算符包括:
 

  1)!=:不等于

  2)>:大于

  3)<: 小于

  4)>=:大于或等于

  5)<=:小于或等于

大数据分析
 

  由于Amanda来自内容团队,因此我们的print()功能得以执行,我们看到了输出。让我们追溯以前的图中的路径以了解发生了什么:

大数据分析
 

  让我们花一点时间仔细看看我们使用的语法并标记不同的部分,以便我们了解发生了什么。

大数据分析
 

  现在我们对代码有了更好的了解,让我们在第二行尝试相同的代码,看看会发生什么:

大数据分析
 

  当我们运行上面的代码时,我们没有得到任何输出,因为Angela来自工程团队,而不是内容团队。让我们追溯以前的图中的路径以了解发生了什么。

大数据分析
 

  如果使用For循环,则使用大数据分析python
 

  现在,我们了解了大数据分析python if工作原理的基础,让我们在循环中使用它来从内容团队那里获取“给定”和“接收”值:

大数据分析
 

  我们在given_content上面打印了列表,我们可以看到内容团队的8位成员的值已收集在一起。现在让我们计算球队的平均值:

大数据分析
 

  我们可以看到,内容团队成员给玉米饼的频率大约是收到玉米饼的两倍。我们还可以将这些数字与总体平均值进行比较,然后找到:
 

  a.内容团队成员将玉米饼的比例比总体平均水平低约25%

  b.内容团队成员获得的玉米饼比整体平均水平少60%
 

  否则使用大数据分析python来改善我们的分析
 

  当我们将内容团队成员与总体平均值进行比较时,该总体平均值包括内容团队成员。将内容团队与不在内容团队中的每个人进行比较可能很有趣。
 

  为此,我们需要使用大数据分析python的新部分if– else子句。else子句位于之后if,并指定如果条件if 不匹配则要运行的一行或多行代码。
 

  让我们从前面的图中看一下,看看添加的else子句是什么样的:

大数据分析
 

  让我们修改前面的代码,仅在第二行添加一个else子句。在开始之前,让我们快速提醒自己第二行的内容

大数据分析
 

  好的,我们添加以下else子句:

大数据分析
 

  您可以看到我们的else子句中的代码已执行,因为Angela不属于内容团队。
 

  让我们追溯之前图中的路径:

大数据分析
 

  最后,让else我们在循环中添加一个子句,并计算两组的平均值:

大数据分析
 

  我们可以看到内容团队提供的玉米饼比其他团队少大约30%,并且收到的玉米饼比其他团队少大约70%。
 

  大数据分析python Elif
 

  如果我们要计算给定和接收的炸玉米饼怎么办:
 

  a.内容团队

  b.工程团队

  c.所有其他队伍
 

  为此,我们需要一个新工具:大数据分析python elif。该elif条款,如else条款,一定要来后if。它使我们能够堆叠仅在不满足第一个条件时才评估的第二个条件。这听起来在第一混乱,但是当你仔细想想的名字-否则,如果-你可以理解它是添加另一种快捷方式if内的else。
 

  让我们从前面的图中看一下,看看添加的elif子句是什么样的:

大数据分析
 

  让elif我们在独立代码中添加,以检查是否有人在内容团队或工程团队中。首先,让我们再次快速提醒自己第二行的内容:

大数据分析
 

  让我们添加以下elif子句:

大数据分析
 

  您可以看到我们elif子句中的代码已执行,因为Angela属于工程团队。
 

  让我们追溯之前图中的路径:

大数据分析
 

  最后,让elif我们在循环中添加一个子句,并计算所有三组的平均值:

大数据分析
大数据分析
 

  我们的分析表明,尽管内容团队提供和接受玉米饼的水平低于其他团队的平均水平,但工程团队提供和接受玉米饼的速度要高于平均水平。
 

  如果没有,则使用大数据分析python:后续步骤
 

  在大数据分析python利用if else控制代码流教程中,我们了解到:
 

  1)大数据分析python if else使我们可以根据条件控制代码流。

  b)if仅在符合条件的情况下 如何使用执行代码。

  c)else仅在不符合条件的情况下 如何使用执行代码。
 

  您可能希望if else通过计算数据集中每个团队的平均值来扩展本教程并使用大数据分析python 进行练习。
 

  如果您想if else在交互式教程中了解大数据分析python ,可以在我们的免费交互式大数据分析python基础课程中学习如何分析应用程序数据。

 

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