Python & R 控制流大比拼！建议收藏！

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引言

每种编程语言里都有条件语句和循环语句，今天把R和python的放到一起打打架！没办法现在就是这么卷，学不了两个也得学一个吧~

R语言篇

1. 条件语句

如果x >0 就输出pos，否则就什么都不做

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

x <- 1
if (x > 0) {
  print("pos")
}

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## [1] "pos"

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#只有一行代码也可以不写大括号
if (x > 0) print("pos")

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## [1] "pos"

如果x >0 就输出pos，否则就输出neg

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x <- 1
if (x > 0) {
  print("pos")
} else {
  print("neg")
}

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## [1] "pos"

if语句是不支持直接向量化计算的，也就是说，小括号里的逻辑值只能是一个，不能是多个，否则报错。

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y = c(,5,-1,0)
if (y > 0) {
  print("pos")
} else {
  print("neg")
}

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## Error in if (y > 0) {: the condition has length > 1

多不方便呐！

所以必须祭出两个神器：ifelse和case_when,可以支持向量化运算，一次搞定多个逻辑值没有问题。

ifelse

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y = c(,5,-1,0)
ifelse(y>0,"pos","neg")

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## [1] "pos" "pos" "neg" "neg"

case_when

如果有多个条件，可以使用dplyr包中的case_when。

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library(dplyr)
case_when(
  y > 0 ~ "pos",
  y < 0 ~ "neg",
  TRUE ~ "0"
)

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## [1] "pos" "pos" "neg" "0"

case_when会从第一个条件开始判断，是T就输出相应的值，是F就再判断下一个条件。最后一行就是前面所有条件都不满足，剩下的所有情况对应的值。

2. 循环语句

for循环的本质就是代数，in后面的向量长度是几，代码就会执行几次，分别是代入z里面的每个值。

i是一个代称，代指z里面的每个元素，无需提前赋值，也可以换成别的单词，只需要注意内外统一即可。

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z = 1:5
for (i in z) {
  print(i)
}

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## [1] 1
## [1] 2
## [1] 
## [1] 4
## [1] 5

下面这个for循环里，大括号里的代码总共是执行了次，第一次执行时，p就是tidyr，第二次执行时，p就是dplyr，第三次执行时，p就是stringr。

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ps = c("tidyr","dplyr","stringr")

for (p in ps) {
  print(p)
}

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## [1] "tidyr"
## [1] "dplyr"
## [1] "stringr"

for循环有一个重要的应用就是批量装包!

本质上就是把ps里的每个包名代入大括号里的代码的p处，判断每个包是否能够成功加载，能成功加载就不安装，不能成功加载就安装。

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for (p in ps){
  if (! require(p,=T,quietly = T)) {
    install.packages(p,ask = F,update = F)
  }
}

Python篇

1. 条件语句

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x = 1
if x > 0:
    print("pos")

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pos

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x = 1
if x > 0:
    print("pos")
else:
    print("neg")

python的if语句也是不支持直接批量计算的，也就是说，小括号里的逻辑值只能是一个，不能是多个，否则报错。

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import numpy as np
y = np.array([, 5, -1, 0])
if (y > 0) :
    print("pos")
else:
    print("neg")

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---------------------------------------------------------------------------

ValueError                                Traceback (most recent call last)

Cell In[4], line 
      1 import numpy as np
      2 y = np.array([, 5, -1, 0])
---->  if (y > 0) :
      4     print("pos")
      5 else:

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ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

np.where

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Python中的`numpy`库提供了一个类似于R语言`ifelse`的函数`np.where`,支持数组运算，比在if语句外面套for循环都要简单一些。

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import numpy as np
y = np.array([, 5, -1, 0])
np.where(y > 0, "pos", "neg")

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array(['pos', 'pos', 'neg', 'neg'], dtype='<U')

pandas里面的case_when方法

如果是多个条件，那就使用pandas里的case_when方法

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import pandas as pd
y = pd.Series([,5,-1,0])
_when([
    (y > 0, "pos"),
    (y < 0, "neg"),
    (pd.Series(True), "0")
])

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0    pos
1    pos
2    neg
      0
dtype: object

2. 循环语句

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z = range(1, 6)  # range函数不包括结束值，所以返回5个值
for i in z:
  print(i)

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ps = ["tidyr", "dplyr", "stringr"]
for p in ps:
  print(p)

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1
2

4
5
tidyr
dplyr
stringr

. 列表推导式

列表推导式是Python中一个强大的功能，可以用更简洁的方式来创建列表。相比传统的for循环，列表推导式更加简洁和易读，可以把结果直接存为列表或者是字典。

.1. 列表推导式

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numbers = [1, 2, , 4, 5]
[x**2 for x in numbers]  # 计算平方

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[1, 4, 9, 16, 25]

.2. 字典推导式

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{x: x**2 for x in numbers}

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{1: 1, 2: 4, : 9, 4: 16, 5: 25}

实战演练：批量读取文件

先把iris拆成个文件，来做示例文件。

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library(rio)
dat = split(iris,iris$Species)
sapply(1:, function(i){
  (dat[[i]], = F,
            file = paste0(names(dat)[i],".csv"))
})

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## [[1]]
## ULL
## 
## [[2]]
## ULL
## 
## [[]]
## ULL

R语言批量读取文件

在R语言中，我们可以用dir函数获取目录下的所有文件名，然后用for循环批量读取。

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files <- dir(pattern = "\\.csv$")  # 用正则表达式匹配以csv为结尾的文件
result = list()
for (i in 1:length(files)) {
  result[[i]] <- (files[[i]])
}
re2 = (rbind,result)
head(re2)

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##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1          5.1         .5          1.4         0.2  setosa
## 2          4.9         .0          1.4         0.2  setosa
##           4.7         .2          1.         0.2  setosa
## 4          4.6         .1          1.5         0.2  setosa
## 5          5.0         .6          1.4         0.2  setosa
## 6          5.4         .9          1.7         0.4  setosa

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dim(re2)

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## [1] 150   5

Python批量读取文件

Python中，我们可以使用类似的方式来批量读取文件：

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from glob import glob
import pandas as pd
# 用正则表达式匹配以csv为结尾的文件
files = glob("*.csv")

result = []
for i in range(len(files)):
    result.append(pd.read_csv(files[i]))
re2 = (result, ignore_index=True)
re2.head()

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  Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width Species
0           5.1          .5           1.4          0.2  setosa
1           4.9          .0           1.4          0.2  setosa
2           4.7          .2           1.          0.2  setosa
           4.6          .1           1.5          0.2  setosa
4           5.0          .6           1.4          0.2  setosa

好啦，今天的R语言与Python控制流大比拼就到这里了！光看不练啥也不是，赶紧打开你的RStudio或者Jupyter otebook，咔咔敲代码吧~

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自。原始发表：2024-12-17，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除正则表达式编程语言函数量化python