Funkcje, metody i biblioteki

Python dla użytkowników R

Daniel Chen

Instructor

Wywoływanie funkcji

Funkcje w R i Pythonie działają tak samo
Python: funkcje i metody

Metody a funkcje

Python jest zorientowany obiektowo
- Atrybuty
- Metody
Metody to funkcje, które obiekt wywołuje na sobie
Funkcje są wywoływane na obiekcie

l = [0, 1, 2, 3, 4]
len(l)   # call a function
l.len()  # not a method

Kropki mają specjalne znaczenie w Pythonie

Kropki mają bardzo konkretne znaczenie i zastosowanie

Dodawanie elementu do listy

l = [1, "2", True]

l.append('appended value')

l

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

Aktualizowanie słownika

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'}

Metody są specyficzne dla obiektu

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'

Biblioteki

Biblioteki rozszerzają funkcjonalność
Tablice i ramki danych nie są wbudowane w Pythona
Tablice i macierze pochodzą z numpy
Ramki danych pochodzą z 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()

Czas na ćwiczenia!

Python dla użytkowników R