7個python案例中的數據思維

今天我們也來說下python的7個案例。重點是這些案例反映的思維，在我看來，代碼也是思維的一種良好體現

我記得上大學C語言的時候，有個題目是a,b兩變量的數據交換。當是我給出的答案是

a,b=b,a，結果慘被打臉。就大部分編程語言而言，這樣一個小小的需求，基本上都要通過中間變量去實現。而對于python，a,b=b,a這種寫法就已經滿足。其實隨著學python的深入，會發現這門語言跟人的直覺思考方式非常相似。不信我們來看7個案例

1、計算1+2+…+100的和

普通實現：for循環累計，至少3行代碼

Python實現：print(sum(range(1,101)))

解析：

sum函數在無參時，不管內部是什么都是全部相加（range返回的并不是列表，而是自身的對象，這都不重要），所以用一行代碼就可以實現。

比如print(sum([1,2],[3,4])),返回值會是10。有沒有發現，這種實現方式跟你大腦里面的初步邏輯：1，2，…100先羅列出來，然后直接相加就行了很像。這個過程中不需要用到循環，沒學過編程的人也不可能想到循環

2、輸入列表[1,2,3,4,5]，希望能實現輸出是[1,4,9,16,25]

普通實現：先定義一個函數實現平方功能，再for循環調用，至少5行代碼

Python實現：

print(list(map(lambdax:x**2,[1,2,3,4,5])))

解析：將平方函數一次性映射與每一個元素，是不是很符合函數的本質，高中的時候，我們學過，函數即直接映射，我們壓根不用關心該函數的名稱,只需要知道功能就行，是不是很簡單粗暴有效。所以python強大就強大在這些地方：各種函數庫，你要做的就是搬過來

3、列表[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]所有子集展開，輸出為[1,2,3,4,5,6,7,8,9]

普通實現：通過索引來實現

Python實現：

print([?jfor?i?in?[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]?for?j?in?i?])

解析：一層一層分解，先把第一層取出來，看有哪些元素，在此基礎上重復操作一次，壓根不需要索引。作為分析師，學會對問題進行識別，然后用一些生活中的方法論去解決尤為重要。最怕的就是問題還沒想清楚，就直接用戶分群聚類（這種情況我見到太多，不想當面吐槽），兄弟，趕緊去面壁

4、x="abc",y="def",z=["d","e","f"],分別求出x.join(y)和x.join(z)返回的結果

解析：

兩者的返回值是一樣的，都是dabceabcf，join函數能夠將列表、元組、字符串中的元素直接進行拼湊，非常好用和人性化。我想到了我第一款正式數據分析軟件是SAS,那個時候經常為各種文件格式、變量格式頭疼不已，光sas導入文件可能就有各種bug，非常頭疼，但還是用了好幾年。我們在工作的過程中，往往會形成一種慣性：明明某個業務很有問題，但總是有借口去選擇不解決；明明發現自己的分析思路不太體系化，只要能滿足當前需要，就選擇忽視它。對于分析師產品運營，一直在做業務的優化優化，但如果你自身都沒有優化好，你怎么能把工作做的更好。

5、打印出楊輝三角前十行

程序及答案：

解析：

該案例本身的問題非常清晰，難就難在問題的拆解階段：怎么樣去簡潔實現楊輝三角。這里用到了兩個基礎但很混淆知識點，1是列表的+操作是添加，map函數是對列表的每個元素進行操作，而不是列表整體。可以看出，要想進行良好的問題拆解，必須要有扎實的基本功。最近有一位同學遇到一個問題：注冊購買率同比下降，而他在看分子分母各自的影響值，這就暴露出問題的拆解階段需要加強。所以當遇到一個明確的業務問題而無從下手時，就已經說明你對業務的理解要加深：體驗產品入手，然后看指標體系，再去和業務溝通。

6、計算2+22+222+2…2222，多少個2由輸入控制

解析：

該問題肯定是用循環來解決，難點就是在于怎么樣去有效的累積每一個因子。

這里利用小小的字符串相加就很好的實現了每一次的拼接。所以不要小看任何一個知識點。在數據分析中，數據異常是最考驗分析師的零散知識點理解深入度。比如趨勢異常：你看的是多久趨勢，能不能這樣環比同比，真的是異常嗎。很多時候不是問題多復雜，而是思維固化。最近我也在和很多研發同學聊一些數據異常，他們的反饋是：數據分析師這個思維力太強了，能夠打的很開，很快定位到問題

7.?企業發放的獎金根據利潤提成。

利潤(I)低于或等于10萬元時，獎金可提10%；利潤高于10萬元，低于20萬元時，低于10萬元的部分按10%提成，高于10萬元的部分，可提成7.5%；20萬到40萬之間時，高于20萬元的部分，可提成5%；40萬到60萬之間時高于40萬元的部分，可提成3%；60萬到100萬之間時，高于60萬元的部分，可提成1.5%，高于100萬元時，超過100萬元的部分按1%提成，從鍵盤輸入當月利潤I，求應發放獎金總數？

解析：

按照一般的編程邏輯，肯定是通過if?elif來分段實現，這是最好理解和最通俗的做法。不過：作為一名分析師，我們的代碼、ppt、excel、專題報告還是要有專業度的，所以既要能實現需求，還要能滿足審美要求。

這里通過增加輔助列表來實現。實際上，借助額外輔助這種思維非常非常常見。上次文案中的圖表制作，就用到了很多輔助線。我們高中做立體幾何的時候經常畫各種虛擬線，也是這種思想。所以無論你的職位是什么，思維都是想通的，也是需要訓練的

好的，今天對python的初步講解就到這里。順便提下：上面的代碼如果你不太理解，那就先記住他，任何一門學科都是需要記憶力的，而這個也是可以訓練的。