如何用Python实现代码简洁高效的实用技巧？
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本文共计1950个文字，预计阅读时间需要8分钟。
Datawhale干货+作者：Frank Andrade，译者：张峰+众所周知，编写Python代码在开始时十行左右易于理解，但随着你在工具包中添加更多的库，你的脚本可能会包含不必要的代码行，变得冗长而混乱。
Datawhale干货
作者：Frank Andrade，译者：张峰
众所周知，编写Python代码在开始时十分容易，但随着你在工具包中添加更多的库，你的脚本可能会有不必要的代码行，变得冗长而混乱。可能短期内能够应付工作，但长期来看，麻烦不小。
在这篇文章中，我将与你分享7个技巧，使你在使用Python进行数据科学时更加简洁。这涵盖了我们日常所做的事情，例如修改Pandas数据框中的值，连接字符串，读取文件等操作！
1. 使用Lambda来修改Pandas数据框中的值
假设我们有以下df数据框:
data = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]df = pd.DataFrame(data, columns=[0,1,2])
IN[1]: print (df)
OUT[1]: 0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
现在由于某种原因，你需要在第0列的数字上添加01的值。一个常见的方法是定义一个函数来完成这个任务，然后用 apply 函数来修改一列的值。
本文共计1950个文字，预计阅读时间需要8分钟。
Datawhale干货+作者：Frank Andrade，译者：张峰+众所周知，编写Python代码在开始时十行左右易于理解，但随着你在工具包中添加更多的库，你的脚本可能会包含不必要的代码行，变得冗长而混乱。
Datawhale干货
作者：Frank Andrade，译者：张峰
众所周知，编写Python代码在开始时十分容易，但随着你在工具包中添加更多的库，你的脚本可能会有不必要的代码行，变得冗长而混乱。可能短期内能够应付工作，但长期来看，麻烦不小。
在这篇文章中，我将与你分享7个技巧，使你在使用Python进行数据科学时更加简洁。这涵盖了我们日常所做的事情，例如修改Pandas数据框中的值，连接字符串，读取文件等操作！
1. 使用Lambda来修改Pandas数据框中的值
假设我们有以下df数据框:
data = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]df = pd.DataFrame(data, columns=[0,1,2])
IN[1]: print (df)
OUT[1]: 0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
现在由于某种原因，你需要在第0列的数字上添加01的值。一个常见的方法是定义一个函数来完成这个任务，然后用 apply 函数来修改一列的值。