如何在Python中使用循环（for / while）混合类似的代码？

Question

我重复了一些代码，仅更改了一些数字。

df_h0 = df.copy()
df_h0['hour']='00:00'
df_h0['totalCount']=df.post_time_data.str.split('"00:00","postCount":"').str[1].str.split('","topic').str[0]
df_h0 = df_h0.fillna(0)

df_h1 = df.copy()
df_h1['hour']='01:00'
df_h1['totalCount']=df.post_time_data.str.split('"01:00","postCount":"').str[1].str.split('","topic').str[0]
df_h1 = df_h1.fillna(0)

df_h2 = df.copy()
df_h2['hour']='02:00'
df_h2['totalCount']=df.post_time_data.str.split('"02:00","postCount":"').str[1].str.split('","topic').str[0]
df_h2 = df_h2.fillna(0)

我想通过循环简化此代码，但是由于我是Python的新手，所以我不确定如何从此开始。

Answer 1

我将尝试说明该过程的总体情况，以便将来自己解决这些问题。 但是，它不是自动的-您每次都需要考虑自己在做什么，以便编写出您能做到的最佳代码。

步骤1：抓取您要重复的代码的单个代表块，并确定要更改的部分：

df_h0 = df.copy()
# ^^^ the variable name changes
df_h0['hour']='00:00'
#              ^^^^^ the hour string changes
df_h0['totalCount']=df.post_time_data.str.split('"00:00","postCount":"').str[1].str.split('","topic').str[0]
# the delimiter string changes                  ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
df_h0 = df_h0.fillna(0)

步骤2：了解我们的输出将是一个值列表 ，而不是多个具有相关名称的单独变量。

这将使工作变得更加容易:)

步骤3：分析变更。

我们有一个小时字符串，它也有所不同，而分隔符字符串，也有所不同。 但是定界符字符串始终具有相同的通用形式，该形式基于小时字符串。 因此，如果有小时字符串，则可以创建定界符字符串。 实际上，只有一条变化的信息-小时。 我们将调整代码以反映这一点：

hour = '00:00' # give the variable information a name
delimiter = f'"{hour}","postCount":"' # compute the derived information
# and then use those values in the rest of the code
df_h0 = df.copy()
df_h0['hour'] = hour
df_h0['totalCount']=df.post_time_data.str.split(delimiter).str[1].str.split('","topic').str[0]
df_h0 = df_h0.fillna(0)

步骤4：为了使整体代码更容易理解，我们将此代码块放入其自己的函数中 。

这使我们为创建单个表的过程命名。 我们使用该函数的输入来提供我们在第3步中描述的变化信息。有一件事情发生了变化，因此将有一个参数来表示这一点。 但是，我们也需要提供我们与在这里工作的数据上下文 -的df数据框中-这样的功能可以访问它。 因此，我们总共有两个参数。

def hourly_data(df, hour):
    # since 'hour' was provided, we don't define it here
    delimiter = f'"{hour}","postCount":"'
    # now we use a generic name inside the function.
    result = df.copy()
    result['hour'] = hour
    result['totalCount']=df.post_time_data.str.split(delimiter).str[1].str.split('","topic').str[0]
    # At the last step of the original process, we `return` the value
    # instead of simply assigning it.
    return result.fillna(0)

现在，我们有了给定'hour'字符串的代码，只需调用即可生成一个新的数据帧-例如： df_h0 = hourly_data(df, '00:00') 。

步骤5：更多分析。

我们希望使用每个可能的小时值调用此函数，大概是从“ '00:00'到“ '23:00'包括0和0）。 但是，这些字符串具有明显的模式。 如果我们仅将小时数提供给hourly_data ，并让它产生字符串，则会更容易。

def hourly_data(df, hour):
    # Locally replace the integer hour value with the hour string.
    # The `:02` here is used to zero-pad and right-align the hour value
    # as two digits.
    hour = f'{hour:02}:00'
    delimiter = f'"{hour}","postCount":"'
    # The rest as before.
    result = df.copy()
    result['hour'] = hour
    result['totalCount']=df.post_time_data.str.split(delimiter).str[1].str.split('","topic').str[0]
    return result.fillna(0)

步骤6：现在我们可以循环使用此代码了。

在Python中，将列表输入“转换”为另一输入列表的自然循环是列表理解 。 看起来像这样：

hourly_dfs = [hourly_data(df, hour) for hour in range(24)]

在这里， range是一个内置函数，可为我们提供所需的输入值序列。

我们还可以使用for循环手动构建列表：

hourly_dfs = []
for hour in range(24):
    hourly_dfs.append(hourly_data(df, hour))

我们也可以在for循环的主体内完成工作（其他人可能会附带另一个答案并显示类似的代码）。 但是通过首先创建函数，我们可以获得更易于理解的代码，并且还使我们能够使用列表理解。 列表推导方法更简单，因为我们不必考虑从空开始并.append每个元素的过程，我们让Python建立列表而不是告诉它如何做。

Answer 2

您可以列出变量并对其进行迭代，然后使用string.format方法

vars = [df_h0, df_h1, df_h2] 
x = 0

for var in vars:
  var = df.copy()
  var['hour']='0{0}:00'.format(x)
  var['totalCount']=df.post_time_data.str.split('0{0}:00", "postCount":'. format(x)).str[1].str.split('","topic').str[0]
  var = var.fillna(0)
  x += 1

如果您使用Python 3.6+，则也可以使用f strings代替.format()

希望我没有错过任何事情，但是如果有的话，您可以通过声明诸如x anither变量来实现与我所使用的相同的逻辑