本文是《如何七周成为数据分析师》的第二十教程，如果想要了解写作初衷，可以先行阅读七周指南。温馨提示：如果您已经熟悉Python，大可不必再看这篇文章，或只挑选部分。

Python之所以灵活，就是因为它函数式编程的特性。今天开始学习Python的一些高级特性。

控制流

Python等程序语言，都是从程序顶端从上到下一行行执行语句，可以把它想象成线性。生活中的很多情况，并不只是单一的线性。

某程序员的老婆叫他上街买几个桃子，吩咐如果有西瓜，买一个。 后来他就真的只买了一个桃子回来。这里就用到了典型的条件判断（程序员有没有买对的吐槽我们先放下），条件是如果有西瓜。

我们用If表示条件：

这是一个最简单的逻辑判断，当我们发现a大于5，输出特定语句。python用缩进控制语法，当if后面的条件为true时，程序才会执行缩进中的内容，否则跳过。缩进在Jupyter中用tab输入，也可以使用四个空格。

当条件为false时，可以用else，此时不会执行if中的内容，而是else。

条件可以进一步细化，用elif语句。

elif可以使用多个。不论if、elif还是else，后面都要加冒号。当if、elif、else中有一个条件执行为true，后续的条件都pass不执行。

我们把程序员买西瓜的故事简单翻译成代码：

条件判断中可以应对更复杂的逻辑。比如有一个数字，我们即想判断它的奇偶，也想判断它能不能被3整除。

if中套着一个if，我们把它称为嵌套。第二层的if，仍旧要遵循缩进规则，它是基于上第一层的逻辑，所以此时距行首八个空格。如果忽略了缩进，会报错。新手在缩进很容易犯错，尤其是在逻辑复杂有七八个缩进的时候。

while是Python的循环执行语句，在某条件下，一直执行语句，直到条件为False。

在上图中，count作为计数器，每次循环都会累加1，直到count大于等于10。count=count+1可以有一种更优雅的写法：count += 1。

while还有两个重要的命令，break和continue，break是终止整个循环，continue是跳过本次循环。

第一个是在循环计数器为5时停止输出，第二个循环是只输出偶数。需要注意的是，如果while的条件始终不为true，那么它为无休止地进行下去，计算机会被拖垮。这也是为什么第二个循环会将count+=1放在上面，因为放在下面会让continue跳过累计计数，永远不会达到10。

和依据条件进行循环的while不同，for语句可以设置循环的次数。

range函数用来控制循环次数，默认从0开始，执行n次。这里的i是循环过程中的数字变量，即第几次循环。如果想设置循环的起始数字，用两个参数表示，第一个为起始，第二个为终止。有一种进阶用法是设置第三个参数n，叫步长，循环过程的计数不是默认的1，而是n，类似于count += n。

for in range 的用法，是循环一组数字。它也能引入更丰富的列表和字典。

这里for将列表里面的所有元素都遍历出来，i表示list中第几个元素。字典用for比较特殊，因为它是key-value键值对，需要声明循环的目标是key还是value。

keys()可以不用加，默认的输出就是key。dict的循环输出依旧不是按赋值时的顺序，这点要注意。如果想要同时输出key和value，用items。

这里的k指代key，v指代value，items将key和value组成元组，把这些元组依旧返回。

严格意义上说，上述的代码可以细分成循环、迭代和遍历。循环是满足一定条件下，执行相同的代码，while就是典型的循环。迭代是按顺序范围访问列表中的项，比如for，上文中针对列表和字典的循环更应该称呼为迭代。遍历是按一定的规则访问所有的元素，它可以是线性，也可以是树型。另外还有一种用法叫递归，它在函数中用到。

函数

大家在读书时想必都学过函数，y=f(x)就是一个典型的函数，通过输入x，经过特定的函数，最终输出我们想要的结果y。

在计算机语言中，函数可以简单地抽象为输入和输出。很多时候，我们并不需要知道输入和输出的底层计算过程，只需要知道这个函数能输出什么。这点和Excel中的函数很像。

Python有很多内置的函数，abs、len、int、max等，具体的应用可以查询文档。对于新手，不需要掌握全部的函数，花费的精力太久，最好的方法是学会查询。这一点通过搜索引擎加关键词轻松做到。

当内置函数无法满足我们的需求时，就需要用到自定义函数。

通过def定义函数，func是函数的名称，括号中是函数的参数，也可以理解为输入。冒号依旧是必须的。缩进块内是函数的主体，没有被缩进的部分不会被认为是函数。

案例中的代码是一个简单的判断器，输入年龄x，在函数主体中进行判断，分别输出adult或者child。当我们定义好函数，在后续的使用中直接调用函数，并且输入，不用再一遍遍的写重复代码。

函数的意义就是将工作中的重复内容简化，一个良好的程序员会定义清晰简洁的函数。对于数据分析师，虽然函数的要求不那么严格，但是学会了也能将数据工作精简。

比如你每天都需要重复相同的数据清洗工作，诸如拼接，计算，合并等，把繁琐的工作步骤写成一个函数，正式名字叫封装，以后的工作只需要运行函数就能轻松搞定。

函数可以定义多个参数/输入，也能将运行后的结果输出。

上面就是一个最简单的加法函数，return表示将结果返回。返回的结果可以用于赋值，result = add(3,10)，result就是13。参数除了输入的作用，本身还能作为开关。

案例是一个简单的四则运算器，第三个参数就是开关，选择加减乘除。这点，不妨想一下excel的函数比如vlookup，它的第四个参数true和false就是判断要精确匹配还是模糊匹配，是一个开关的作用。

如果足够细心，你会发现vlookup的第四个参数可以忽略，因为它默认为True，在使用的过程中实际有三个就行了，方便使用。Python也能设置默认参数。

只要在参数部分自动赋值，就可以作为默认参数，这里默认执行plus，不需要额外声明。

函数能够进行复杂运算吗？答案是肯定的，我们结合描述统计，通过输入一组数据，返回描述统计中的常用指标，最大值，最小值，中位值，平均值。

最大值、最小值和平均数的计算没有难度，中位数复杂一些，奇数和偶数的计算逻辑不一样，所以函数中要用到if判断。大家可以思考一下为什么要排序，以及除法为什么是//而不是/，这些都是早期知识点的掌握。还可以再想一下，这个函数会不会有问题？

接下来继续加大难度，如果是输入一个数组，求其标准差，应该怎么计算？

在计算标准差的过程中，我们要先定义一个空列表，循环求出(实际值-平均数)^2的值，求和后再除以变异值，整个步骤略显冗余。在Python中，步骤可以再精简。

[(i-avg)**2 for i in x]是一种优雅写法，它直接将循环计算后的结果生成一个新列表，避免使用append，也不需要缩进。接下来看几个简化的应用。

在完成标准差函数后，如果我们希望同时生成标准差和方差应该如何处理？函数可以有多个输入，那么自然也支持多个输出。

return多个值时，它返回的是元组，也可以将元组赋值给多个变量。

在函数中，还有更多的用法，比如可变参数，关键字参数，递归函数等。不过数据分析师用不太到，很多业务分析是一次性的，代码写得丑就丑了，用拼音命名变量也可以，毕竟和excel比起来，效率提升还是足够的。

包、模块和类

学会函数，工作中让你省一半力气，但是Python的优势就是还能再省力。比如中位数、标准差等，依旧需要写代码，有没有现成的直接调用呢？

第一种思路是搜索，「python 中位数」和「python 标准差」的关键词在网上可以搜出一堆，直接参考即可。

第二种思路是调包，世界上好心人很多，他们已经写好了现成的诸多功能，把它们共享在了网上，这些功能统一做成了「包」。

包的概念类似于文件夹，文件夹中放着很多文件，文件在Python中指代「模块」，对应一个.py文件。py文件中包含着具体的代码，代码太多会显得比较凌乱，为了规范和整理代码，引入了「类」。类是一种抽象的概念，是面向对象编程的核心，数据分析不用深入理解这块，只要知道类是各种函数的集合，方便复用，用起来很简单就行。

拿之前的统计函数举例，程序员老王是一个好人，它将统计的常用代码做成了一个包叫「老王统计包」，老王统计包里面有多个模块，比如描述统计模块，概率模块。描述统计模块中有一个stats类，把计算平均数标准差的函数都装进去了。

上述代码就是一个简化的类，list是根据Stats创建的实例，实例是编程名词，粗糙理解就是把具体的数据存到内存空间了。然后我们直接为list调用不同的函数，不论sum、count还是avg，一次性出来。数据分析师不用专程学怎么创建类，大概了解就行。

接下来的问题是，怎么使用这些包、模块和类呢？

Python提供了很方便的操作命令，pip install。以往后我们要学的pandas为例。打开终端/cmd，键入pip install pandas。如果系统里既安装python2又安装python3，则键入pip3 install pandas。

如果未安装过，会自动安装，已经安装过的会提醒已安装。我们用的Anaconda3已经集合了绝大部分的数据分析包，不需要安装了。Anaconda3有另外一个命令可以安装，是conda install，如果Python3.3，Python3.4，Python3.5安装了一堆版本，这个命令可以切换版本方便点。

安装包很容易遇到各种各样的问题，windows会比较多，遇到的话擅用搜索引擎即可。

包安装好以后就可以使用了，在Python用import表示加载包，也可以加载Python自带的模块。默认放在文件开头。

Python提供了非常丰富的包和模块，合理应用这些模块将极大程度的提供数据分析能力。numpy、scipy、pandas是数据分析最常用的三个包，matplotlib、seaborn是常用的绘图包，scikit-learn、Gensim、NLTK是机器学习相关的包，urllib、BeautifulSoup是常用的爬虫包等。

在下一篇内容，会讲解用Pandas进行数据分析。当然中间会穿插一到两篇强化基础的内容，比如做Python的算法竞赛题、高阶函数如Map/Reduce和filter的使用、实现数据清洗等。

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