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函数式编程在ReduxReact中的应用

本文简述了软件复杂度问题及应对策略：抽象和组合；展示了抽象和组合在函数式编程中的应用；并展示了Redux/React在解决前端状态管理的复杂度方面对上述理论的实践。...抽象与组合在函数式编程中的应用 函数式编程是相对于命令式编程而言的。...高阶函数的组合 高阶函数使我们可以显式地使用程序设计元素描述过程（函数）的抽象，并能像操作其它元素一样去操作它们。这让我们可以对函数进行组合，将多个简单子函数组合成一个处理复杂任务的函数。...函数式编程在Redux/React中的应用 从reduce到Redux reduce reduce 是对列表的迭代操作的抽象，map 和 filter 都可以基于 reduce 进行实现。...最后讲了纯函数在 react/redux 框架中的应用：将页面渲染抽象为纯函数，利用纯函数进行缓存等。 贯穿文章始终的是抽象、组合、函数式编程以及流式处理。

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函数式编程思维在三行代码情书中的应用

以Java为例，随着 Lambda块 和 Stream API 等这种高阶函数的加持，Java总算是装备了函数式这一利器；博大精深的C++也在2011版的语言标准里加入了Lambda块的支持；再比如前一段时间我初步体验了的...— 函数式编程概述 如今主流的编程语言，函数式编程范式或多或少都融入其中成了“标配”，或者说主流语言都在进行函数式方面的扩充，这是一个大趋势。...以Java为例，随着 Lambda块 和 Stream API 等这种高阶函数的加持，Java总算是装备了函数式这一利器；博大精深的C++也在2011版的语言标准里加入了Lambda块的支持；再比如前一段时间我初步体验了的....collect { it.capitalize() } .join ‘-‘} 关于Groovy语言的初体验，可以参考我的文章：Groovy初体验：构建高性能JVM应用 — 函数式最佳实践...：高效编写三行情书 还记得去年的520，为了表达心中对于老婆无限的、无法表达的爱，我想写一封不超过三行的代码情书，我更想用尽可能短的代码来尽可能多地表达，于是我选择了函数式编程。

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

Pandas的query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时，在Query（）函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。...OrderDate.dt.month == 8 and OrderDate.dt.year == 2021 and OrderDate.dt.day >=15") output dt很好用并且可以在同一列上结合了多个条件

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10快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套 在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE...所以要过滤pandas DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。 使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时，在Query（）函数中表达式仅包含一个条件。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。...df.query("OrderDate.dt.month == 8 and OrderDate.dt.year == 2021 and OrderDate.dt.day >=15") DT很好用并且可以在同一列上结合了多个条件

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10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时，在Query（）函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。...我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。...df.query("OrderDate.dt.month == 8 and OrderDate.dt.year == 2021 and OrderDate.dt.day >=15") DT很好用并且可以在同一列上结合了多个条件

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

Pandas的query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时，在Query（）函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。...OrderDate.dt.month == 8 and OrderDate.dt.year == 2021 and OrderDate.dt.day >=15") output dt很好用并且可以在同一列上结合了多个条件

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十七)：合并不规范数据

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一篇文章关于合并多个 Excel 数据，许多小伙伴似乎对此比较感兴趣，问我是否可以合并不规范的数据...： - 加载时让 pandas 不要把首行作为表头 - 查找前 n 行数据，找到内容有符合表头的行，把该行作为表头 - 把无用行与列去掉 本系列多次强调，编程语言的作用是能让你把重复逻辑封装，以便日后重复使用...loc[:,cols]：获取指定的列 > 这里涉及多种 pandas 知识，希望系统学习这些知识，我只能推荐你去看看我的 pandas 专栏 看看怎么调用吧： - 这里的代码与本系列上一节基本一样...- 在使用 pd.read_excel 加载数据时，设置 header=None (红线) ，让其不把任何数据设置为表头 - 加载数据后，调用之前定义的方法 reset_header 调整表格(绿线)...总结 真的不要再误以为 pandas 只能处理非常规范的数据了，这是一个类似于 Sql 的声明式数据处理分析库，同时也能使用任何命令式来细致处理数据。

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十七)：合并不规范数据

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一篇文章关于合并多个 Excel 数据，许多小伙伴似乎对此比较感兴趣，问我是否可以合并不规范的数据...： - 加载时让 pandas 不要把首行作为表头 - 查找前 n 行数据，找到内容有符合表头的行，把该行作为表头 - 把无用行与列去掉 本系列多次强调，编程语言的作用是能让你把重复逻辑封装，以便日后重复使用...loc[:,cols]：获取指定的列 > 这里涉及多种 pandas 知识，希望系统学习这些知识，我只能推荐你去看看我的 pandas 专栏 看看怎么调用吧： - 这里的代码与本系列上一节基本一样...- 在使用 pd.read_excel 加载数据时，设置 header=None (红线) ，让其不把任何数据设置为表头 - 加载数据后，调用之前定义的方法 reset_header 调整表格(绿线)...总结 真的不要再误以为 pandas 只能处理非常规范的数据了，这是一个类似于 Sql 的声明式数据处理分析库，同时也能使用任何命令式来细致处理数据。

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pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

函数与映射 pandas的另外一个优点是兼容了numpy当中的一些运算方法和函数，使得我们也可以将一些numpy当中的函数运用在DataFrame上，这样就大大拓展了使用方法以及运算方法。...我们只需要在apply方法当中传入我们想要应用在DataFrame上的方法即可，也就是说它接受的参数是一个函数，这是一个很典型的函数式编程的应用。...比如我们可以这样对DataFrame当中的某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外，apply中函数的作用域并不只局限在元素，我们也可以写出作用在一行或者是一列上的函数。...我们通过apply操作行或者列，行和列将改变应用到每一个元素。...总结 今天的文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap的使用方法， 这两个方法在我们日常操作DataFrame的数据非常常用，可以说是手术刀级的api。

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Python之Pandas中Series、DataFrame实践

1.2 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。...dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的（而不是列表、字典或者别的一维数据结构）。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素（比如轴名称等）。...（如果希望匹配行且在列上广播，则必须使用算数运算方法） 6....函数应用和映射 NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7....层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它是你能以低维度形式处理高维度数据。

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用在数据科学上的 Python：你可能忘记的 8 个概念

为了巩固我对这些理念的理解和便于你们在 StackOverFlow 进行搜索，这里我整理出了我在使用 Python，Numpy，Pandas 中的一些知识点。...列表推导式 在写循环的时候，每次定义一堆的列表是相当无聊的。幸运的是，Python 内置了一种名为列表推导式的方法，这种方法仅仅使用一行代码就可以解决这个问题。...lambda 函数可以解决这个问题！Lambda 函数在 Python 中通常被用来构建应用次数比较少的的匿名函数。也就是让你构建一个了不带名字的函数。...Concat 函数可以在下方或旁边合并一个或多个 dataframe（取决于如何定义轴）。 ? Merge 函数在作为主键的指定公共列上合并多个 dataframe。 ?...Apply 函数会对你指定的列或行中每个元素作用一个函数。你可以想象到这是多么有用，尤其式当你对整个 DataFrame 列进行归一化和元素值操作，而不必进行循环。

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十六)：合并数据

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节说了拆分数据的案例，这次自然是说下怎么合并数据。...，加载 Excel 数据 - pd.concat(dfs) ，合并多个数据，pandas 自动进行索引对齐 > 关于 pathlib 的知识点，请关注公众号的入门必备系列文章 上面是普通的写法，这场景我倾向于使用推导式...f.stem 是不带后缀的文件名字 为什么上面不用推导式呢？...因为推导式只适合一行连续调用的写法，当然这里还是可以使用推导式实现的： - DataFrame.assign(部门=f.stem) 是一个添加列并且返回修改后的数据的方法，特别适合这种场景下使用 >...各种创建或移除行列数据的应用，请留意专栏文章 案例3 实际工作中还有更麻烦的情况，比如一个部门文件中又按性别划分了不同的工作表： - 也就是说，通过文件名字获得部门名字，通过工作表名字获得性别信息

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十六)：合并数据

Excel插件中烂大街的合并工作薄/表功能，在python上可以优雅完成，但前提是数据干净整齐。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节说了拆分数据的案例，这次自然是说下怎么合并数据。...，加载 Excel 数据 - pd.concat(dfs) ，合并多个数据，pandas 自动进行索引对齐 > 关于 pathlib 的知识点，请关注公众号的入门必备系列文章 上面是普通的写法，这场景我倾向于使用推导式...因为推导式只适合一行连续调用的写法，当然这里还是可以使用推导式实现的： - DataFrame.assign(部门=f.stem) 是一个添加列并且返回修改后的数据的方法，特别适合这种场景下使用 >...各种创建或移除行列数据的应用，请留意专栏文章 案例3 实际工作中还有更麻烦的情况，比如一个部门文件中又按性别划分了不同的工作表： - 也就是说，通过文件名字获得部门名字，通过工作表名字获得性别信息

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快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

寄语：本文对Pandas基础内容进行了梳理，从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时，文末给出了问题及练习，以便更好地实践。...as np# 加上这两行可以一次性输出多个变量而不用printfrom IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity...索引对齐特性 这是Pandas中非常强大的特性，在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时，行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作，否则会使用NA值进行填充。...，在某些情况下特别适用，idxmin功能类似；nlargest函数返回前几个大的元素值，nsmallest功能类似，需要指定具体列 df['Math'].idxmax()df['Math'].max()...在常用函数一节中，由于一些函数的功能比较简单，因此没有列入，现在将它们列在下面，请分别说明它们的用途并尝试使用。 ? 5. df.mean(axis=1)是什么意思？

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Python 数据处理：Pandas库的使用

NumPy 的运算（如根据布尔型数组进行过滤、标量乘法、应用数学函数等）都会保留索引值的链接： import pandas as pd obj2 = pd.Series([5,2,-3,1], index...如果没有显式指定索引，则各Series的索引会被合并成结果的行索引 由字典组成的字典 各内层字典会成为一列。...(range(3), index=['b','e','f']) print(series2) print(frame + series2) 如果你希望匹配行且在列上广播，则必须使用算术运算方法。...---- 2.9 函数应用和映射 NumPy 的 ufuncs（元素级数组方法）也可用于操作 Pandas 对象： import pandas as pd frame = pd.DataFrame...index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon']) print(frame) print(np.abs(frame)) 另一个常见的操作是，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上

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新年Flag：搞定Python中的“功夫熊猫”，做最高效的数据科学家

.hist()函数的输出示例 %matplotlib inline 如果你使用的是Jupyter，不要忘了在绘图前加上这一行（只需要在notebook中声明一次即可）。...针对行、列或者所有数据的操作 data['column_1'].map(1en) len()函数会应用到’column_1’列下的每一个元素。 .map()操作会将一个函数应用到指定列的每一个元素。...它能够帮助你通过一行代码完成多个操作（比如这里的.map()函数和.plot()函数），既简单又高效。...applymap ()函数会将一个函数应用到表格的所有单元。...data.groupby('column_1)['column_2'].apply(sum).reset_index() 基于某一列对数据进行分组，再对另一列上的数据执行一些函数操作。.

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