「」这些让人相见恨晚的高效代码小技巧你听过吗？

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Python出圈了，似乎现在人人都在学Python ，朋友圈的课程广告遍地跑，小学生都看起了编程入门。的确， Python是目前公认的最通用的编程语言，以其易理解易操作的优势攻占了每一个职场人大学生必备技能榜单。
学会Python确实能协助你高效工作。但学了是一回事儿，会了是另一回事儿，不是每个人学过Python的人都能玩得转它。以下几个小技巧，能让你离玩转Python更进一步。

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把不常用的类别整合成一个
有时你会得到元素分布不均的栏，少有的类别也是仅仅存在而已。通常会希望能将这些类别合并为一个。
df.artists.value_counts()

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要将Coldplay和Weekend合并到一个类别中，因为它们对数据集的影响微乎其微。该怎么做？
首先，找到不想改变的元素，比如Eminem ， TaylorSwift和BrunoMars：
myList =df.artists.value_counts().nlargest(3).index
使用where()函数替换其他元素
df_new = df.where(df.artists.isin(myList),other='otherartists') df_new.artists.value_counts()

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这便是按要求修改后的更新列。

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查找列表的新元素
给定两个不同的列表，要求找到一个列表中有但另一个列表中没有的元素时，参照这两个列表：
A = [ 1, 3, 5, 7, 9 ] B = [ 4, 5, 6, 7, 8 ]
为了找到列表A中的新元素，我们取列表A与列表B的集合差：
set(A) - set(B)

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值1、3和9只出现在列表A而不出现在列表B中。

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摆脱警告
运行代码时，经常会收到很多警告。没过多久它就开始使人恼火。例如每当导入朝代时，可能会收到警告（FutureWarning）消息

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可以用下述代码隐藏所有警告。请确保其写在代码顶部。
import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') import keras
这将有助于在整个代码中隐藏所有警告。

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Map() 函数
map()函数接受函数（function）和序列（iterable）两个参数，返回包含结果的映射：
map(func,itr)
func 是指接收来自映射传递的给定序列元素的函数。
itr是指可以被映射的序列。
def product(n1,n2): return n1 *n2 list1 = (1, 2, 3, 4) list2 = (10,20,30,40)result = map(product, list1,list2) list(result)