主页 / 问题 / 1511319
Accepted
ZxNuClear
Asked:2023-04-07 05:17:40 +0000 UTC2023-04-07 05:17:40 +0000 UTC

代码优化（循环、条件）

  • 772

我有一个看起来像这样的谷歌电子表格：

在此处输入图像描述

进一步通过DataFrame库，Pandas我从该表中获取数据以进行进一步分析。有一定的Архив，有一堆Номер - Цвет。任务是计算列中每种颜色的数量D，但条件是列中的数字C可以在列中重复A，在这种情况下，数字Красного必须与 相加Разноцветным。只有具有Красный与之关联的颜色的数字才能被复制。（如果此值重复，则考虑此颜色不是红色，而是多色，并相应地对此类双打的数量求和，而不是红色，而是多色）。

关于代码。这是我能想到的。它似乎完全完成了任务，但它看起来相当脏且可读性差。你能建议如何梳理它并可能摆脱嵌套条件吗？

import pandas as pd
from sheets import *

# Столбец A (архив)
archive = pd.DataFrame(test_sheet.get_values('A2:A21'), columns=['Номер'])
# Столбцы C,D (номер, цвет)
column = pd.DataFrame(test_sheet.get_values('C2:D21'), columns=['Номер', 'Цвет'])

color = {
    'Красный': 'Красный|красный',
    'Белый': 'Белый|белый',
    'Синий': 'Синий|синий',
    'Зеленый': 'Зеленый|зеленый',
    'Разноцветный': 'Разноцветный|разноцветный',
    'Оранжевый': 'Оранжевый|оранжевый'
}

to_archive = 0  # Перенос в архив через данную переменную

for key in color.keys():
    col_ = column[column['Цвет'].str.contains(color[key])]
    if key == 'Красный' and len(col_) > 0:
        double = pd.merge(archive, col_, how='inner')
        if len(double) > 0:
            to_archive = len(double)
            print(f'{key}: {len(col_) - to_archive}')
        else:
            print(f'{key}: {len(col_) - len(double)}')
    elif key == 'Разноцветный':
        print(f'{key}: {len(col_) + to_archive}')
    else:
        print(f'{key}: {len(col_)}')
print('******************')

结论：

Красный: 3
Белый: 2
Синий: 3
Зеленый: 3
Разноцветный: 5
Оранжевый: 4
******************

我添加一个链接到源文件

python

1 个回答

  1. Best Answer

    您根本没有使用 pandas 工具包。您的任务在一行半内解决：

    import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")

df.loc[df["Номер"].isin(df["Архив"]), "Цвет"] = "Разноцветный"
res = df.value_counts("Цвет")

    获取资源：

    Цвет
Разноцветный    5
Оранжевый       4
Зеленый         3
Красный         3
Синий           3
Белый           2
dtype: int64
    • 2

相关问题