Функция cut в питоне как написать

Срезы в Python

К вашему вниманию гайд по слайсингу (AKA суши-оператор, слайс, срез)! Наверно, все пишущие на питоне знают о синтаксисе вырезания частей последовательности — s[a:b] . Сейчас же мы рассмотрим как самые очевидные, так и менее известные факты об операции получения среза.

(Но прежде чем начнём, нужно уточнить, что в Python как и во многих других языках последний элемент не включается в срезы и диапазоны, что соответствует индексации с нуля. seq[начало:конец:шаг] (Для вычисления данного выражения Python вызывает seq.__getitem__ ) — берёт срез от НАЧАЛО, до КОНЕЦ (не включая его), с шагом ШАГ. По умолчанию НАЧАЛО = 0, КОНЕЦ = длине объекта, ШАГ = 1. Соответственно, какие-нибудь, а возможно и все ( seq[:], поговорим об этом позже ) параметры могут быть опущены).

Получение по срезу

«Python»

P

Y

T

H

O

N

Немного о NumPy

Оператор [] может принимать несколько индексов или срезов, разделённых запятыми a[m:n, k:l] . В основном это используется в NumPy для получения двумерного среза и a[i, j] для получения одного элемента двумерного массива. Соответственно для вычисления a[i, j] Python вызывает a.__getitem__((i, j)) . Кстати, т.к. » . » (единственный экземпляр класса ellipsis) распознаётся как лексема, то мы его можем использовать так же и в срезах. Применение этому нашлось в том же NumPy для сокращённого создания среза двумерного массива. Детальнее — https://scipy.github.io/old-wiki/pages/Tentative_NumPy_Tutorial.

Удаление по срезу

Так же мы можем удалять элементы последовательности по срезу с учётом того, что она поддерживает удаление элементов (изменяема))). Приведу пример с рантайм классом SupportsDeletion .

Лайфхаки 🙂

№1 Можно перевернуть последовательность, если запросить срез seq[::-1]

№2 Как удалить все элементы списка с помощью слайса, не разрушая сам обьект-список? (Разумеется, тот же результат можно получить вызвав метод .clear() у списка, но мы же сейчас про слайсы говорим + его нет во второй версии питона).

№3 Помимо очистки списков, нарезку также можно использовать для замены всех элементов списка, не создавая новый объект-список. Это отличная сокращённая запись для очистки списка и затем повторного его заполнения вручную:

Приведённый выше пример кода заменил все элементы в seq , но не уничтожил и воссоздал список как таковой. По этой причине старые ссылки на оригинальный объект-список по-прежнему действительны.

№4 Создание мелких копий существующих списков:

Создание мелкой копии означает, что копируется только структура элементов, но не сами элементы. Обе копии списка совместно используют одинаковые экземпляры отдельных элементов.

Если же вам необходимо продублировать абсолютно всё, включая и элементы, то необходимо создать глубокую копию списка ( copy.deepcopy(x) ). Для этой цели пригодится встроенный модуль в Python copy.

Ключевые выводы

Слайсы полезны не только для отбора элементов внутри последовательности, а могут также использоваться для очистки, реверсирования и копирования списков.

pandas.cut#

Use cut when you need to segment and sort data values into bins. This function is also useful for going from a continuous variable to a categorical variable. For example, cut could convert ages to groups of age ranges. Supports binning into an equal number of bins, or a pre-specified array of bins.

Parameters x array-like

The input array to be binned. Must be 1-dimensional.

bins int, sequence of scalars, or IntervalIndex

The criteria to bin by.

int : Defines the number of equal-width bins in the range of x . The range of x is extended by .1% on each side to include the minimum and maximum values of x .

sequence of scalars : Defines the bin edges allowing for non-uniform width. No extension of the range of x is done.

IntervalIndex : Defines the exact bins to be used. Note that IntervalIndex for bins must be non-overlapping.

Indicates whether bins includes the rightmost edge or not. If right == True (the default), then the bins [1, 2, 3, 4] indicate (1,2], (2,3], (3,4]. This argument is ignored when bins is an IntervalIndex.

labels array or False, default None

Specifies the labels for the returned bins. Must be the same length as the resulting bins. If False, returns only integer indicators of the bins. This affects the type of the output container (see below). This argument is ignored when bins is an IntervalIndex. If True, raises an error. When ordered=False , labels must be provided.

retbins bool, default False

Whether to return the bins or not. Useful when bins is provided as a scalar.

precision int, default 3

The precision at which to store and display the bins labels.

include_lowest bool, default False

Whether the first interval should be left-inclusive or not.

duplicates , optional

If bin edges are not unique, raise ValueError or drop non-uniques.

ordered bool, default True

Whether the labels are ordered or not. Applies to returned types Categorical and Series (with Categorical dtype). If True, the resulting categorical will be ordered. If False, the resulting categorical will be unordered (labels must be provided).

New in version 1.1.0.

An array-like object representing the respective bin for each value of x . The type depends on the value of labels .

None (default) : returns a Series for Series x or a Categorical for all other inputs. The values stored within are Interval dtype.

sequence of scalars : returns a Series for Series x or a Categorical for all other inputs. The values stored within are whatever the type in the sequence is.

False : returns an ndarray of integers.

The computed or specified bins. Only returned when retbins=True . For scalar or sequence bins , this is an ndarray with the computed bins. If set duplicates=drop , bins will drop non-unique bin. For an IntervalIndex bins , this is equal to bins .

Discretize variable into equal-sized buckets based on rank or based on sample quantiles.

Array type for storing data that come from a fixed set of values.

One-dimensional array with axis labels (including time series).

Immutable Index implementing an ordered, sliceable set.

Any NA values will be NA in the result. Out of bounds values will be NA in the resulting Series or Categorical object.

Reference the user guide for more examples.

Discretize into three equal-sized bins.

Discovers the same bins, but assign them specific labels. Notice that the returned Categorical’s categories are labels and is ordered.

ordered=False will result in unordered categories when labels are passed. This parameter can be used to allow non-unique labels:

labels=False implies you just want the bins back.

Passing a Series as an input returns a Series with categorical dtype:

Passing a Series as an input returns a Series with mapping value. It is used to map numerically to intervals based on bins.

Use drop optional when bins is not unique

Passing an IntervalIndex for bins results in those categories exactly. Notice that values not covered by the IntervalIndex are set to NaN. 0 is to the left of the first bin (which is closed on the right), and 1.5 falls between two bins.

Функция cut в питоне как написать

Время прочтения: 6 мин.

Перед нами была поставлена задача по анализу выгруженной из базы данных информации. Сложность задачи оказалась в том, что получен очень большой многострочный текстовый файл (около 8 Гб, 14,4 млн. строк), который невозможно открыть с помощью общедоступных инструментов (например, Excel, у которого есть ограничение на количество записей в рабочем листе). В связи с этим возникла необходимость разбить его на несколько файлов так, чтобы они содержали заданное количество строк. После успешного решения данной задачи мы решили поделиться использованными методами.

В данной статье мы разберем три метода «нарезки» текстового файла на несколько с заданным количеством строк с помощью языка программирования Python. Далее заданное количество строк будем называть «count_lines».

Идея первого метода нарезки файла, назовем его «sequence_cut (последовательная нарезка)», состоит в том, что считывается строка из входящего файла и записывается в очередной файл. Такая последовательность действий продолжается до тех пор, пока количество записанных строк не превосходит count_lines. Далее делается тоже самое, но уже в новый файл для записи. И так далее. Завершается процесс, когда достигается конец входящего файла.

Идея второго метода, назовем его «batch_cut (пакетная нарезка)», состоит в том, что считывается строка из входящего файла и сохраняется эта информация в список. Продолжаются такие операции до тех пор, пока длина списка не превосходит count_lines. Когда длина списка-накопителя будет равна count_lines, необходимо сделать из списка одну большую строку и записать ее в очередной файл. Далее делается тоже самое, но уже в новый файл для записи, не забывая очистить список. И так далее. Завершается процесс, когда достигается конец входящего файла.

Идея третьего метода, назовем его «pandas_cut», базируется на использовании модуля pandas, который написан на языке Python и применяется для обработки и анализа данных. С помощью функции read_csv и параметров skiprows (пропустить заданное количество строк файла), nrows (взять заданное количество строк файла), sep=’/n’ (разделитель), encoding=’cp1251′ (кодировка файла), будем считывать очередные count_lines строк файла path_file_in и записывать полученный результат в новый файл с помощью метода to_csv.

Протестируем функции sequence_cut, batch_cut на время выполнения, соблюдая некоторые условия:

  1. Читаемый файл и директория для файлов, полученных после нарезки, хранятся на рабочей машине пользователя, то есть не будет траты времени на передачу данных на удаленный сервер.
  2. Процессор на рабочей машине AMD Ryzen 3 (3.60 GHz); накопитель SSD; оперативная память 8 Гб; операционная система Windows 1064x.
  3. Читаемый файл будет большого объема: интересно сравнить время выполнения функций на файлах с большим количеством строк, так как для файла с маленьким количеством строк разница по времени не ощутима.
  4. Входящий файл будет нарезан по 500 000 строк.
  5. В функции batch_cut длина списка batch будет равна count_lines.
  6. Функции будут протестированы на файле, полученном с помощью функции generate_data (реализация ниже), и «боевом файле».

Сделаем два тестовых файла на 10 000 000 и 20 000 000 строк, приближенные по качеству содержания к боевому файлу.

Засечем время выполнения функций sequence_cut, batch_cut, pandas_cut на файлах ‘battle_file.txt’, ‘test10^7.txt’, ‘test10^7 prod 2.txt’. Нарезанные файлы сохраним в соответствующие директории.

Wall time: 4min

Wall time: 3min 50s

Wall time: 13min 14s

Wall time: 2min 40s

Wall time: 2min 20s

Wall time: 7min 30s

Wall time: 5min 22s

Wall time: 4min 25s

Wall time: 19min 39s

В ходе нашего тестирования получили следующие результаты:

Название файла Размер файла Количество строк в файле Время
sequence_cut
Время batch_cut Время pandas_cut
battle_file.txt 7 982 472 КБ 14 400 000 4min 3min 50s 13min 14s
test10^7.txt 4 931 645 КБ 10 000 000 2min 40s 2min 20s 7min 30s
test10^7 prod 2.txt 9 863 322 КБ 20 000 000 5min 22s 4min 25s 19min 39s

Видно, что метод пакетной нарезки (batch_cut) дает преимущество во времени и работает быстрее на файлах с очень большим объемом данных. Стоит учитывать, что пакетный способ нарезки использует список, который хранит большое количество данных в памяти, чего нет у последовательного способа нарезки (sequence_cut).

Python 3: Строки. Функции и методы строк¶

Определение позиции подстроки в строке с помощью функций str.find и str.rfind .

Функция str.find показывает первое вхождение подстроки. Все позиции возвращаются относительно начало строки.

Можно определить вхождение в срезе. первое число показывает начало среза, в котором производится поиск. Второе число — конец среза. В случае отсутствия вхождения подстроки выводится -1.

Функция str.rfind осуществляет поиск с конца строки, но возвращает позицию подстроки относительно начала строки.

Python: Извлекаем имя файла из URL¶

Понадобилось мне отрезать от URL всё, что находится после последнего слэша, т.е.названия файла. URL можеть быть какой угодно. Знаю, что задачу запросто можно решить с помощью специального модуля, но я хотел избежать этого. Есть, как минимум, два способа справиться с поставленным вопросом.

Способ №1¶

Достаточно простой способ. Разбиваем строку по слэшам с помощью функции split() , которая возвращает список. А затем из этого списка извлекаем последний элемент. Он и будет названием файла.

Повторим шаг с присвоением переменной:

Способ №2¶

Второй способ интереснее. Сначала с помощью функции rfind() находим первое вхождение с конца искомой подстроки. Функция возвращает позицию подстроки относительно начала строки. А далее просто делаем срез.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *