Funções, métodos e bibliotecas

Python para usuários de R

Daniel Chen

Instructor

Chamando funções

Funções em R e Python funcionam do mesmo jeito
Python: Funções e Métodos

Métodos vs. funções

Python é orientado a objetos
- Atributos
- Métodos
Métodos são funções que um objeto pode chamar em si
Funções são chamadas em um objeto

l = [0, 1, 2, 3, 4]
len(l)   # chamar uma função
l.len()  # não é um método

Pontos têm um significado especial em Python

Pontos têm significados e usos bem específicos

Adicionar ao list

l = [1, "2", True]

l.append('appended value')

l

[1, '2', True, 'appended value']

Atualizar um dicionário

d = {'int_value':3, 'bool_value':False, 'str_value':'hello'}

d.update({'str_value':'new_value', 'new_key':'new_value'})

d

{'bool_value': False,
 'int_value': 3,
 'new_key': 'new_value',
 'str_value': 'new_value'}

Métodos são específicos do objeto

d.append('hello')

 ------------------------------------------------------------------
AttributeError                    Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-42922a99ec56> in <module>()
<hr />-> 1 d.append('hello')

AttributeError: 'dict' object has no attribute 'append'

Bibliotecas

Bibliotecas oferecem mais funcionalidades
Arrays e dataframes não são nativos do Python
Arrays e matrizes vêm do numpy
Dataframes vêm do pandas

Numpy ndarray

R

library(readr)
dat <- read_csv('my_file.csv')

Python

import numpy
arr = numpy.loadtxt('my_file.csv', delimiter=',')

import numpy as np
arr = np.loadtxt('my_file.csv', delimiter=',')

Pandas DataFrame

import pandas as pd

df = pd.read_csv('my_file.csv')
df.head()

Vamos praticar!

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