Memanfaatkan Padanan Corak dan Pemahaman Python untuk Analitis Data

• Blog: Apakah Data Lakehouse dan Format Jadual?
• Salinan Percuma Apache Iceberg Panduan Definitif
• Kursus Perlumbaan Apache Iceberg Percuma
• Kursus Katalog Lakehouse
• Senarai Main Video Kejuruteraan Iceberg Lakehouse

Python menonjol sebagai alat yang berkuasa dan serba boleh. Terkenal dengan kesederhanaan dan kebolehbacaannya, Python menyediakan pelbagai ciri terbina dalam yang menjadikannya bahasa yang ideal untuk manipulasi, analisis dan visualisasi data. Antara ciri ini, dua keupayaan—padanan corak dan pemahaman—menawarkan kelebihan ketara untuk mengubah dan menstruktur data dengan cekap.

Padanan corak, yang diperkenalkan dalam Python 3.10, membolehkan logik bersyarat yang lebih intuitif dan boleh dibaca dengan mendayakan pemadanan struktur data kompleks dengan kod minimum. Ciri ini amat berguna dalam analitis data apabila berurusan dengan pelbagai format data, struktur bersarang atau apabila menggunakan berbilang transformasi bersyarat. Sebaliknya, pemahaman (senarai, set dan pemahaman kamus) membenarkan ungkapan ringkas dan boleh dibaca yang boleh menapis, mengubah dan mengagregat data dengan cepat, menjadikan tugasan data berulang lebih cepat dan kurang terdedah kepada ralat.

Mari kita terokai cara kedua-dua ciri ini boleh membantu penganalisis dan jurutera data menulis kod yang lebih bersih, lebih pantas dan lebih mudah dibaca. Kami akan menyelami contoh praktikal tentang cara pemadanan corak dan pemahaman boleh digunakan untuk menyelaraskan pemprosesan data, menunjukkan cara ia memudahkan tugas yang rumit dan mengoptimumkan aliran kerja data. Pada akhirnya, anda akan mempunyai pemahaman yang lebih jelas tentang cara ciri Python ini boleh meningkatkan kit alat analitis data anda.

Memahami Padanan Corak dalam Python

Padanan corak, yang diperkenalkan dengan sintaks padanan dan kes dalam Python 3.10 (PEP 634), membolehkan logik bersyarat yang lebih bersih dan mudah dibaca, terutamanya apabila mengendalikan struktur data yang kompleks. Tidak seperti rantai if-else tradisional, padanan corak membolehkan anda menentukan corak tertentu yang akan dipadankan oleh Python, memudahkan kod yang berkaitan dengan pelbagai format data dan struktur bersarang.

Dengan padanan corak, penganalisis data boleh menulis kod ekspresif untuk mengendalikan transformasi dan format data yang berbeza dengan boilerplate yang minimum. Contohnya, apabila bekerja dengan set data yang mengandungi pelbagai jenis nilai—seperti kamus, senarai bersarang atau objek JSON—padanan corak boleh membantu mengkategorikan, mengubah atau mengesahkan data berdasarkan struktur dan kandungan.

Kes Penggunaan Padanan Corak dalam Analitis Data

Berikut ialah beberapa cara pemadanan corak boleh memanfaatkan analitik data:

• Transformasi Data: Dalam aliran kerja data, set data selalunya mengandungi jenis data bercampur atau bersarang. Padanan corak boleh mengenal pasti struktur tertentu dalam set data dan menggunakan transformasi berdasarkan struktur tersebut, memudahkan tugas seperti penukaran jenis atau manipulasi rentetan.

• Mengendalikan Data Bersarang: Fail JSON dan kamus bersarang adalah perkara biasa dalam analitis data. Padanan corak membolehkan pembongkaran intuitif dan penstrukturan semula format bersarang ini, menjadikannya lebih mudah untuk mengekstrak cerapan daripada data bersarang dalam.

• Pemeriksaan dan Penapisan Jenis: Apabila membersihkan data, adalah penting untuk mengendalikan pelbagai jenis data dengan tepat. Padanan corak boleh digunakan untuk menyemak jenis tertentu (cth., str, int, senarai) dalam set data, menjadikannya mudah untuk menapis jenis yang tidak diingini atau memproses setiap jenis secara berbeza untuk pengesahan dan transformasi.

Aplikasi Praktikal Padanan Corak

Padanan corak bukan sahaja konsep yang berkuasa tetapi juga amat praktikal dalam aliran kerja analitik data dunia sebenar. Dengan memadankan struktur dan corak data tertentu, ia membolehkan penganalisis menulis kod ringkas untuk tugas seperti membersihkan, mengkategorikan dan mengubah data. Mari terokai beberapa aplikasi biasa yang pemadanan corak boleh memudahkan pemprosesan data.

Contoh 1: Pembersihan Data dengan Padanan Corak

Salah satu langkah pertama dalam mana-mana projek analitis data ialah pembersihan data. Ini selalunya melibatkan pengendalian nilai yang tiada, jenis ketidakpadanan dan format yang salah. Menggunakan padanan corak, anda boleh memadankan corak tertentu dalam set data anda untuk membersihkan atau mengubah data dengan sewajarnya.

Sebagai contoh, katakan anda mempunyai set data yang mana entri tertentu mungkin mengandungi nilai Tiada, format tarikh yang salah atau jenis data yang tidak dijangka. Padanan corak membolehkan anda mengendalikan setiap kes dengan ringkas:

def clean_entry(entry):
    match entry:
        case None:
            return "Missing"
        case str(date) if date.isdigit():
            return f"2023-{date[:2]}-{date[2:]}"  # Convert YYMMDD to YYYY-MM-DD
        case int(value):
            return float(value)  # Convert integers to floats
        case _:
            return entry  # Keep other cases as-is

Dalam contoh ini, padanan corak memudahkan pengendalian kes data yang berbeza dalam satu fungsi, mengurangkan keperluan untuk berbilang semakan if-elif.

Contoh 2: Mengkategorikan Data

Satu lagi aplikasi padanan corak yang berguna ialah dalam pengkategorian data. Katakan anda mempunyai set data yang setiap rekod mempunyai set atribut yang boleh membantu mengklasifikasikan data ke dalam kategori, seperti jenis produk, tahap risiko atau segmen pelanggan. Padanan corak membolehkan anda mengelaskan rekod berdasarkan corak atribut dengan mudah.

Sebagai contoh, jika anda ingin mengkategorikan data pelanggan berdasarkan corak perbelanjaan mereka, anda boleh menggunakan padanan corak untuk mentakrifkan kategori ini:

def categorize_customer(spending):
    match spending:
        case {"amount": amount} if amount > 1000:
            return "High spender"
        case {"amount": amount} if 500 < amount <= 1000:
            return "Medium spender"
        case {"amount": amount} if amount <= 500:
            return "Low spender"
        case _:
            return "Unknown category"

Pendekatan ini membolehkan anda menggunakan pengkategorian berasaskan peraturan dengan cepat, menjadikan kod anda lebih modular dan boleh dibaca.

Contoh 3: Memetakan JSON ke DataFrames

Data JSON, selalunya bersarang dan berhierarki, boleh menjadi mencabar untuk digunakan secara langsung. Padanan corak memudahkan untuk melintasi dan membentuk semula struktur JSON, membolehkan pemetaan terus data ke dalam DataFrames panda. Pertimbangkan contoh berikut:

def clean_entry(entry):
    match entry:
        case None:
            return "Missing"
        case str(date) if date.isdigit():
            return f"2023-{date[:2]}-{date[2:]}"  # Convert YYMMDD to YYYY-MM-DD
        case int(value):
            return float(value)  # Convert integers to floats
        case _:
            return entry  # Keep other cases as-is

Fungsi ini memproses entri JSON mengikut corak tertentu dan kemudian menukarnya menjadi DataFrame berstruktur. Padanan corak memastikan hanya data yang berkaitan diekstrak, menjimatkan masa pada transformasi manual.

Dalam contoh ini, padanan corak menyelaraskan tugas pembersihan, pengkategorian dan transformasi data, menjadikannya alat yang berharga untuk mana-mana penganalisis atau jurutera data. Dalam bahagian seterusnya, kami akan meneroka pemahaman dan cara ia boleh memudahkan lagi tugas manipulasi data.

Menggunakan Senarai, Set dan Pemahaman Kamus

Pemahaman ialah salah satu ciri Python yang paling berkuasa, membolehkan ungkapan ringkas dan boleh dibaca yang menyelaraskan tugas pemprosesan data. Senarai, tetapkan dan pemahaman kamus membolehkan penganalisis menapis, mengubah dan mengagregat data dengan cepat, semuanya dalam satu baris kod. Apabila berurusan dengan set data yang besar atau transformasi berulang, pemahaman boleh mengurangkan jumlah kod yang anda tulis dengan ketara, menjadikannya lebih mudah untuk dibaca dan diselenggara.

Gunakan Kes Pemahaman dalam Analitis Data

Di bawah ialah beberapa aplikasi kefahaman biasa yang boleh meningkatkan aliran kerja manipulasi data anda.

Penapisan Data

Penapisan data ialah tugas biasa dalam analitis, terutamanya apabila mengalih keluar pencilan atau mengasingkan rekod yang memenuhi kriteria tertentu. Senarai pemahaman menawarkan cara mudah untuk menapis data dengan cekap. Katakan anda mempunyai senarai jumlah transaksi dan ingin mengasingkan transaksi melebihi $500:

def categorize_customer(spending):
    match spending:
        case {"amount": amount} if amount > 1000:
            return "High spender"
        case {"amount": amount} if 500 < amount <= 1000:
            return "Medium spender"
        case {"amount": amount} if amount <= 500:
            return "Low spender"
        case _:
            return "Unknown category"

Pelapik satu ini mencapai dalam satu langkah perkara yang memerlukan beberapa baris kod dengan gelung tradisional. Pemahaman memudahkan anda menapis data dengan cepat tanpa menambah kerumitan.

Transformasi Data

Mengubah data, seperti menukar format atau menggunakan fungsi pada setiap elemen, adalah satu lagi keperluan biasa. Katakan anda mempunyai senarai harga dalam USD dan ingin menukarnya kepada euro pada kadar 1 USD = 0.85 EUR. Pemahaman senarai membolehkan anda menggunakan penukaran dengan mudah:

import pandas as pd

def json_to_dataframe(json_data):
    rows = []
    for entry in json_data:
        match entry:
            case {"id": id, "attributes": {"name": name, "value": value}}:
                rows.append({"ID": id, "Name": name, "Value": value})
            case {"id": id, "name": name}:
                rows.append({"ID": id, "Name": name, "Value": None})
            case _:
                pass  # Ignore entries that don't match any pattern
    return pd.DataFrame(rows)

Kaedah ini bukan sahaja ringkas tetapi juga cekap, menjadikannya ideal untuk transformasi pantas merentas keseluruhan set data.

Agregasi Kamus

Pemahaman juga sangat berkesan untuk mengagregat data ke dalam kamus, yang boleh membantu untuk mengkategorikan data atau membuat ringkasan pantas. Sebagai contoh, katakan anda mempunyai senarai tupel yang mengandungi nama produk dan jualannya. Anda boleh menggunakan pemahaman kamus untuk mengagregatkan ini ke dalam format kamus:

def clean_entry(entry):
    match entry:
        case None:
            return "Missing"
        case str(date) if date.isdigit():
            return f"2023-{date[:2]}-{date[2:]}"  # Convert YYMMDD to YYYY-MM-DD
        case int(value):
            return float(value)  # Convert integers to floats
        case _:
            return entry  # Keep other cases as-is

Pemahaman ini mengagregatkan jualan mengikut produk, memberikan ringkasan jumlah jualan untuk setiap produk tanpa memerlukan berbilang gelung atau struktur data perantaraan.

Tetapkan Pemahaman untuk Nilai Unik

Jika anda perlu mengekstrak nilai unik daripada set data, set pemahaman memberikan penyelesaian yang cepat dan bersih. Bayangkan anda mempunyai set data dengan entri pendua dan mahukan senarai ID pelanggan unik:

def categorize_customer(spending):
    match spending:
        case {"amount": amount} if amount > 1000:
            return "High spender"
        case {"amount": amount} if 500 < amount <= 1000:
            return "Medium spender"
        case {"amount": amount} if amount <= 500:
            return "Low spender"
        case _:
            return "Unknown category"

Pemahaman set ini mengalih keluar pendua secara automatik, memastikan setiap ID muncul sekali sahaja dalam output.

Pemahaman Bersarang untuk Transformasi Kompleks

Dalam sesetengah kes, set data mungkin mengandungi struktur bersarang yang memerlukan berbilang tahap transformasi. Pemahaman bersarang membolehkan anda meratakan struktur ini atau menggunakan transformasi pada setiap peringkat. Contohnya, jika anda mempunyai senarai senarai yang mewakili respons tinjauan dan ingin menormalkan data, anda boleh menggunakan pemahaman bersarang:

import pandas as pd

def json_to_dataframe(json_data):
    rows = []
    for entry in json_data:
        match entry:
            case {"id": id, "attributes": {"name": name, "value": value}}:
                rows.append({"ID": id, "Name": name, "Value": value})
            case {"id": id, "name": name}:
                rows.append({"ID": id, "Name": name, "Value": None})
            case _:
                pass  # Ignore entries that don't match any pattern
    return pd.DataFrame(rows)

Contoh ini menggunakan transformasi pada setiap skor individu dalam senarai bersarang, membolehkan penormalan yang konsisten merentas semua respons.

Pemahaman ialah alat berkuasa dalam mana-mana kit alat penganalisis data, menyediakan cara pantas untuk mengendalikan transformasi data berulang, menapis data dan membuat statistik ringkasan. Dalam bahagian seterusnya, kami akan meneroka cara menggabungkan padanan corak dan pemahaman untuk aliran kerja manipulasi data yang lebih berkesan.

Contoh Lanjutan Menggabungkan Padanan Corak dan Kefahaman

Apabila digunakan bersama, padanan corak dan pemahaman mendayakan aliran kerja manipulasi data yang lebih berkuasa, membolehkan anda mengendalikan transformasi yang kompleks, menganalisis struktur data bersarang dan menggunakan logik bersyarat dengan cara yang ringkas dan boleh dibaca. Dalam bahagian ini, kami akan meneroka beberapa contoh lanjutan yang mempamerkan sinergi antara dua ciri ini.

Transformasi Data Kompleks

Andaikan anda mempunyai set data dengan jenis rekod yang berbeza dan anda ingin melakukan transformasi berbeza berdasarkan setiap jenis rekod. Dengan menggabungkan padanan corak dan pemahaman, anda boleh mengkategorikan dan mengubah setiap entri dengan cekap dalam satu langkah.

Sebagai contoh, bayangkan set data rekod bercampur yang setiap entri boleh sama ada nombor, senarai nombor atau kamus dengan nilai berangka. Menggunakan padanan corak dan pemahaman bersama, anda boleh memproses set data ini dalam satu baris:

transactions = [100, 250, 600, 1200, 300]
high_value_transactions = [t for t in transactions if t > 500]
# Output: [600, 1200]

Dalam contoh ini, setiap jenis entri dikendalikan secara berbeza menggunakan ungkapan bersyarat dan pemahaman, membolehkan anda mengubah jenis data bercampur dengan bersih.

Manipulasi Data Bersarang

Apabila berurusan dengan struktur data bersarang dalam seperti fail JSON, menggabungkan padanan corak dan pemahaman bersarang boleh memudahkan pengekstrakan dan transformasi data. Bayangkan set data di mana setiap entri ialah kamus bersarang yang mengandungi maklumat tentang pengguna, termasuk hobi mereka. Anda ingin mengekstrak dan meratakan hobi ini untuk analisis.

def clean_entry(entry):
    match entry:
        case None:
            return "Missing"
        case str(date) if date.isdigit():
            return f"2023-{date[:2]}-{date[2:]}"  # Convert YYMMDD to YYYY-MM-DD
        case int(value):
            return float(value)  # Convert integers to floats
        case _:
            return entry  # Keep other cases as-is

Dalam contoh ini, kami menggunakan pemahaman bersarang untuk mengakses hobi setiap pengguna secara langsung, mengekstrak dan meratakannya ke dalam satu senarai. Menggabungkan pemahaman dengan pengekstrakan data berstruktur menjimatkan masa dan memudahkan kebolehbacaan kod.

Menggunakan Transformasi Bersyarat dengan Kod Minimum

Kadangkala, anda mungkin mahu menggunakan transformasi secara bersyarat, berdasarkan corak data. Katakan anda mempunyai set data transaksi yang setiap transaksi mempunyai jumlah dan jenis. Menggunakan padanan corak dengan pemahaman, anda boleh menggunakan transformasi berbeza berdasarkan jenis transaksi dengan mudah.

def categorize_customer(spending):
    match spending:
        case {"amount": amount} if amount > 1000:
            return "High spender"
        case {"amount": amount} if 500 < amount <= 1000:
            return "Medium spender"
        case {"amount": amount} if amount <= 500:
            return "Low spender"
        case _:
            return "Unknown category"

Dalam contoh ini, kredit dinaikkan sebanyak 5%, manakala debit dikurangkan sebanyak 5%. Dengan menggabungkan logik padanan corak dengan pemahaman, anda boleh menggunakan transformasi bersyarat ini dalam satu langkah, mewujudkan saluran paip transformasi yang bersih dan boleh dibaca.

Statistik Ringkasan Berdasarkan Padanan Corak

Dalam senario tertentu, anda mungkin perlu mengira statistik berdasarkan corak dalam data anda. Katakan anda mempunyai log peristiwa, setiap satu dengan status yang berbeza, dan anda ingin mengira kiraan setiap jenis status. Menggunakan padanan corak bersama-sama dengan pemahaman kamus, anda boleh membuat ringkasan bagi setiap jenis acara dengan cekap.

import pandas as pd

def json_to_dataframe(json_data):
    rows = []
    for entry in json_data:
        match entry:
            case {"id": id, "attributes": {"name": name, "value": value}}:
                rows.append({"ID": id, "Name": name, "Value": value})
            case {"id": id, "name": name}:
                rows.append({"ID": id, "Name": name, "Value": None})
            case _:
                pass  # Ignore entries that don't match any pattern
    return pd.DataFrame(rows)

Dalam contoh ini, kami menggunakan set pemahaman untuk mengumpulkan status unik daripada log peristiwa. Kemudian, dengan pemahaman kamus, kami mengira kejadian setiap jenis status dengan memadankan corak dalam set data. Pendekatan ini ringkas dan memanfaatkan kedua-dua kefahaman dan logik berasaskan corak untuk menghasilkan ringkasan dengan cekap.

Pertimbangan Prestasi

Walaupun padanan corak dan pemahaman membawa kecekapan dan kebolehbacaan kepada tugas pemprosesan data, adalah penting untuk mempertimbangkan kesan prestasinya, terutamanya apabila bekerja dengan set data yang besar. Memahami masa dan cara menggunakan ciri ini boleh membantu anda menulis kod optimum yang mengimbangi kebolehbacaan dengan kelajuan.

Kecekapan Pemahaman

Pemahaman senarai, set dan kamus biasanya lebih pantas daripada gelung tradisional, kerana ia dioptimumkan pada peringkat penterjemah Python. Walau bagaimanapun, apabila bekerja dengan set data yang sangat besar, anda mungkin menghadapi had memori kerana pemahaman mencipta keseluruhan struktur data dalam ingatan. Dalam kes sedemikian, ungkapan penjana (menggunakan kurungan dan bukannya kurungan segi empat sama) boleh menjadi alternatif yang cekap memori, terutamanya apabila mengulangi data besar tanpa perlu menyimpan semua elemen sekaligus.

Contoh dengan ungkapan penjana:

def clean_entry(entry):
    match entry:
        case None:
            return "Missing"
        case str(date) if date.isdigit():
            return f"2023-{date[:2]}-{date[2:]}"  # Convert YYMMDD to YYYY-MM-DD
        case int(value):
            return float(value)  # Convert integers to floats
        case _:
            return entry  # Keep other cases as-is

Menggunakan penjana di sini membolehkan anda memproses setiap elemen dengan cepat tanpa membuat senarai besar dalam ingatan, menjadikannya sesuai untuk set data besar-besaran.

Padanan Corak dalam Set Data Besar

Padanan corak adalah cekap untuk percabangan bersyarat dan mengendalikan struktur data yang berbeza, tetapi dengan data bersarang yang kompleks atau corak sangat bersyarat, prestasi boleh terjejas. Dalam kes ini, cuba:

• Permudahkan Corak: Gunakan corak minimum dan khusus untuk padanan berbanding sarung luas, kerana lebih sedikit cawangan meningkatkan kelajuan pemadanan.
• Elakkan Bersarang Dalam: Corak bersarang dalam boleh meningkatkan kerumitan padanan. Apabila berurusan dengan data berstruktur mendalam, pertimbangkan untuk memprosesnya terlebih dahulu menjadi struktur yang lebih rata jika boleh.
• Pemprosesan Kelompok: Jika anda perlu memadankan corak merentas set data yang besar, pertimbangkan untuk memproses data dalam kelompok. Pendekatan ini boleh menghalang penggunaan memori yang berlebihan dan meningkatkan kecekapan cache.

Padanan corak ialah alat yang berharga apabila mengendalikan struktur data yang pelbagai atau berbilang kes bersyarat. Walau bagaimanapun, untuk logik bersyarat yang lebih mudah, pernyataan if-elif tradisional mungkin menawarkan prestasi yang lebih baik. Dengan mengekalkan corak yang mudah dan menggunakan pemprosesan kelompok apabila perlu, anda boleh memanfaatkan padanan corak dengan berkesan walaupun dalam set data yang besar.

Memilih Antara Padanan Corak dan Kaedah Tradisional

Padanan corak memang berkuasa, tetapi ia bukan selalunya pilihan yang paling berkesan. Dalam senario di mana syarat mudah (pernyataan if-elif) mencukupi, kaedah tradisional mungkin lebih pantas disebabkan oleh kurang overhed. Gunakan padanan corak apabila anda perlu mengendalikan berbilang kes atau bekerja dengan struktur bersarang, tetapi kekalkan binaan yang lebih ringkas untuk keadaan yang mudah untuk mengekalkan kelajuan.

Menggabungkan Ciri untuk Prestasi Optimum

Apabila menggabungkan pemahaman dan padanan corak, ingat:

• Hadkan Saiz Struktur Data: Elakkan daripada membuat struktur data perantaraan yang besar dengan pemahaman jika tidak diperlukan.
• Leverage Generators untuk Data Penstriman: Apabila memproses set data yang besar dengan padanan corak, gunakan penjana dalam pemahaman atau terus dalam logik pemadanan corak anda untuk pemprosesan yang cekap memori.

Ringkasan

Padanan corak dan pemahaman ialah ciri yang berkuasa untuk menulis kod yang jelas dan cekap, tetapi ia memerlukan penggunaan yang bijak dalam aplikasi kritikal prestasi. Dengan memahami cara menggunakan ciri ini dengan berkesan, penganalisis dan jurutera data boleh memaksimumkan utiliti mereka sambil memastikan prestasi kod optimum.

Kesimpulan

Ciri padanan corak dan pemahaman Python menyediakan cara yang cekap untuk mengendalikan transformasi data yang kompleks, logik bersyarat dan penapisan data. Dengan memanfaatkan alatan ini, penganalisis dan jurutera data boleh menulis kod yang lebih bersih dan ringkas yang bukan sahaja lebih mudah dibaca tetapi juga lebih pantas untuk dilaksanakan dalam banyak kes. Padanan corak memudahkan pengendalian pelbagai struktur data dan format bersarang, menjadikannya sesuai untuk bekerja dengan fail JSON, kamus dan rekod jenis campuran. Sementara itu, pemahaman memperkemas tugas penapisan, transformasi dan pengagregatan, semuanya dalam ungkapan satu baris.

Apabila digunakan bersama, ciri ini mendayakan aliran kerja manipulasi data yang berkuasa, membolehkan anda mengendalikan set data yang besar dengan struktur kompleks atau keperluan bersyarat dengan berkesan. Walau bagaimanapun, seperti mana-mana alat, adalah penting untuk mempertimbangkan prestasi dan implikasi ingatan, terutamanya apabila bekerja dengan set data yang sangat besar. Dengan menggabungkan strategi seperti ungkapan penjana dan pemprosesan kelompok, anda boleh membuat padanan corak anda dan menyusun

• Blog: Apakah Data Lakehouse dan Format Jadual?
• Salinan Percuma Apache Iceberg Panduan Definitif
• Kursus Perlumbaan Apache Iceberg Percuma
• Kursus Katalog Lakehouse
• Senarai Main Video Kejuruteraan Iceberg Lakehouse

Atas ialah kandungan terperinci Memanfaatkan Padanan Corak dan Pemahaman Python untuk Analitis Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!