我正在嘗試將以下帶有 if 語句的 for 循環轉換為列表理解。# Create dictionary to hold results trip_counts = {'AM': 0, 'PM': 0}# Loop over all tripsfor trip in onebike_datetimes: # Check to see if the trip starts before noon if trip['start'].hour < 12: # Increment the counter for before noon trip_counts["AM"] += 1 else: # Increment the counter for after noon trip_counts["PM"] += 1我試過了[trip_counts["AM"]+=1 if trip['start'].hour <12 else trip_counts['PM']+= 1 for trip in onebike_datetimes] 但我不斷收到語法錯誤
4 回答
慕娘9325324
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您可以使用列表理解（實際上，只是一個生成器表達式），但不是您所想的那樣。構建一個AMs 和PMs 的生成器，然后用它來構建一個Counter實例。
from collections import Counter
trip_counts = Counter(("AM" if trip['start'].hour < 12 else "PM")
for trip in onebike_datetimes)
一個獨立的演示：
from collections import Counter
from types import SimpleNamespace
onebike_datetimes = [
{'start': SimpleNamespace(hour=9)},
{'start': SimpleNamespace(hour=3)},
{'start': SimpleNamespace(hour=14)},
{'start': SimpleNamespace(hour=19)},
{'start': SimpleNamespace(hour=7)},
]
trip_counts = Counter(("AM" if trip['start'].hour < 12 else "PM")
for trip in onebike_datetimes)
assert trip_counts["AM"] == 3
assert trip_counts["PM"] == 2
湖上湖
TA貢獻2003條經驗 獲得超2個贊
保留你的 for 循環要清楚得多。
如果你真的想使用列表理解，你可以這樣做：
l = ["AM" if trip["start"].hour < 12 else "PM" for trip in onebike_datetimes]
am_count = l.count("AM")
trip_counts = {"AM": am_count, "PM": len(l) - am_count}
trip_counts（如果你使用這個，你不需要初始化）
蕪湖不蕪
TA貢獻1796條經驗 獲得超7個贊
如果這是DataFrame您正在使用的 pandas，為什么不過濾值并立即對它們求和呢？
這樣的事情可能會起作用：
trip_counts['AM'] = len(trip[trip.loc[:, 'hour'] < 12].index)
trip_counts['PM'] = len(trip[trip.loc[:, 'hour'] >= 12].index)
編輯：我只是對這里給出的答案進行了一些基準測試，因為有些人認為列表理解會自動更快。
正如您所看到的，在這種情況下，常規的 for 循環或多或少具有最佳性能，僅Counter與此處其他答案之一中提到的列表推導的使用相匹配。
請注意，我稍微修改了我的 Pandas 實現以匹配我認為您的數據可能的結構（即，不在 DataFrame 中），因此在每次運行時將您的數據轉換為 DataFrame 可能會有更多的開銷。
基準
生成此圖的代碼如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import Counter
from types import SimpleNamespace
import perfplot
def gen_data(n):
onebike_datetimes = [
{'start': SimpleNamespace(hour=9)},
{'start': SimpleNamespace(hour=3)},
{'start': SimpleNamespace(hour=14)},
{'start': SimpleNamespace(hour=19)},
{'start': SimpleNamespace(hour=7)},
{'start': SimpleNamespace(hour=14)},
{'start': SimpleNamespace(hour=19)},
{'start': SimpleNamespace(hour=2)},
{'start': SimpleNamespace(hour=20)},
{'start': SimpleNamespace(hour=12)},
]*n
return onebike_datetimes
def use_vanilla_for(a):
# onebike_datetimes = gen_data(n)
onebike_datetimes = a
trip_counts = {'AM': 0, 'PM': 0}
for trip in onebike_datetimes:
if trip['start'].hour < 12:
trip_counts["AM"] += 1
else:
trip_counts["PM"] += 1
return 1
# return trip_counts
def use_list_comp(a):
# onebike_datetimes = gen_data(n)
onebike_datetimes = a
trip_counts = {'AM': 0, 'PM': 0}
l = ["AM" if trip["start"].hour < 12 else "PM" for trip in onebike_datetimes]
trip_counts = {i: l.count(i) for i in l}
return 1
# return trip_counts
def use_counter(a):
# onebike_datetimes = gen_data(n)
onebike_datetimes = a
trip_counts = {'AM': 0, 'PM': 0}
trip_counts = Counter(("AM" if trip['start'].hour < 12 else "PM")
for trip in onebike_datetimes)
return 1
# return trip_counts
def use_pandas(a):
# onebike_datetimes = gen_data(n)
onebike_datetimes = a
trip = pd.DataFrame(list(map(lambda a: a['start'].hour, onebike_datetimes)), columns=['hrs'])
trip_counts = {'AM': 0, 'PM': 0}
trip_counts['AM'] = len(trip[trip['hrs'] < 12].index)
trip_counts['PM'] = len(trip[trip['hrs'] >= 12].index)
return 1
# return trip_counts
perfplot.show(
setup=lambda n: gen_data(n),
kernels=[
lambda a: use_vanilla_for(a),
lambda a: use_list_comp(a),
lambda a: use_counter(a),
lambda a: use_pandas(a),
],
labels=["vanilla_for", "list_comp", "counter", "dataframe"],
n_range=[2 ** k for k in range(10)],
xlabel="len(a)",
)
倚天杖
TA貢獻1828條經驗 獲得超3個贊
賦值是語句。語句在列表推導中不可用。使用循環
你真的不應該這樣做，但為了完整起見：
trip_counts = {'AM': 0, 'PM': 0}
[trip_counts.__setitem__('AM', trip_counts['AM']+1) if trip['start']['hour'] <12 else trip_counts.__setitem__('PM', trip_counts['PM']+1) for trip in onebike_datetimes]
print(f"With list comprehension: {trip_counts}")
OUT: With list comprehension: {'AM': 1, 'PM': 2}
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