List Comprehensions(JSON 포함) , Lambda Functions

1. json.loads() method

string을 포함한 JSON 데이터를 파이썬 오브젝트 set으로 변환해줌

 

2. json.load() function

To read a file from JSON format

<비교> 

json.loads() : for loading JSON data from a string ("loads" is short for "load string")

json.load() : for loading from a file object

 

3. Pandas의 pandas.read_json()

 

 

4. Pandas의 pandas.DataFrame( ) contructor

- JSON의 dictionary 리스트를 (바로 통과시켜서) dataframe으로 변환함  pass the list of dictionaries directly to it to convert the JSON to a dataframe

ex)

1.use Series.apply() and len() to create a boolean mask based on whether each item in tags has a length of 4

2. Use the boolean mask to filter tags. Assign the result to four_tags.

> tags = hn_df['tags']
tags_apply = tags.apply(len) == 4
four_tags = tags[tags_apply]

print(four_tags.head())

>> 43      [story, author_alamgir_mand, story_7813869, show_hn]
86           [story, author_cweagans, story_7812404, ask_hn]
104    [story, author_nightstrike789, story_7812099, ask_hn]
107    [story, author_ISeemToBeAVerb, story_7812048, ask_hn]
109           [story, author_Swizec, story_7812018, show_hn]
Name: tags, dtype: object

 

. List Comprehensions

1) 언제 쓰나?  

 - Iterated over values in a list. 
 - Performed a transformation on those values. 
 - Assigned the result to a new list.

2) 어떻게 쓰나?

we do the following within brackets [ ] : 

• Start with the code that transforms each item.
• Continue with our for statement (without a colon).
  
  

ex 1) 

# LOOP VERSION

ints = [1, 2, 3, 4]

plus_one = []
for i in ints:
    plus_one.append(i + 1)

print(plus_one)

# LIST COMPREHENSION VERSION   

plus_on = [i+1 for i in ints]

 

ex2 )

# LOOP VERSION
#
# hn_clean = []
#
# for d in hn:
#     new_d = del_key(d, 'createdAtI')
#     hn_clean.append(new_d)

# LIST COMPREHENSION VERSION 
hn_clean = [ del_key(d, 'createdAtI') for d in hn]

 

5. Transforming a list

6. Creating a new list

7. Reducing a list

ex1 ) 50보다 작은 정수는 삭제 

  - 먼저, loop version 

 - list comprehension version 

 

ex 2) comments가 있는 것만 남기기 

 

8. min(), max(), sorted() 

- 괄호가 없으면 function 처럼 쓸 수 있다. 예를 들어, 

이런 원리를 따른 셈.

만약 괄호를 제거해본다면? 괄호없이 쓴다면 function을 마치 variable처럼 다룰 수 있다. 

 또다른 variable-like behaviors 는 아래처럼 나타난다 

이를 function으로 만들면 

 

- sorted()는 이렇게 돌아간다 (관련 문서 읽기) : json 리스트에서 각 item을 function에 통과시켜서 해당하는 값을 return 시키고, 그 중에서 min을 가져오는 식으로 

- min () 

- max()

 

 

9. lambda functions

Lambda functions can be defined in a single line, which allows you to define a function you want to pass as an argument at the time you need it.

• Use the lambda keyword, followed by
• The parameter and a colon, and then
• The transformation we wish to perform on our argument

• Learned how to use a lambda function to pass an argument in place when calculating minimums, maximums, and sorting lists of lists.

- JSON 파일의 sorted( ) 에 적용해보자 

     ex) Using sorted() and a lambda function, sort the hn_clean JSON list by the number of points (dictionary key points) from highest to lowest:
>> hn_sorted_points = sorted(hn_clean, key=lambda d : d['points'], reverse=True)

- JSON 파일의 min( )에 적용해보자

- JSON 파일의 max( )에 적용해보자

 

 

 

 

10. ternary operator

예시 ) 

• Check the length of the list.
• If the length of the list is equal to four, return the last value.
• If the length of the list isn't equal to four, return a null value.

> def extract_tag(l): 
    if len(l) == 4: 
        return l[-1] 
    else: 
        return None

>

 

ex) 

문제 :

1. Use Series.apply() and a lambda function to extract the tag data from tags:
   • Where the item is a list with length four, return the last item.
   • In all other cases, return None.
   • Assign the result to cleaned_tags.
2. Assign the cleaned_tags series to the tags column of the hn_df dataframe.

답 :

#  def extract_tag(l):
#     return l[-1] if len(l) == 4 else None


cleaned_tags = tags.apply(lambda l : l[-1] if len(l) == 4 else None)
hn_df['tags'] = cleaned_tags

>> Series (<class 'pandas.core.series.Series'>)

0        None
1        None
2        None
3        None