Das deutsche Python-Forum

Hallo, ich habe in einer csv Datei eine Spalte isoliert, und dann unter den vier Werten den Anteil der Werte, 1 2 3 4 ermittelt. Aber mein Code belässt es nicht bei einer Ausgabe, sondern gibt immer wieder das print dictionary aus! Mein Code ist dieser:

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import pandas as pd
def proportion_of_education():
    df = pd.read_csv("assets/NISPUF17.csv", sep=",", usecols=["EDUC1"])
    # print (df)
    gesamt = df.apply( lambda x : True if x[0] != 0 else False, axis = 1)
    gesamt_rows = len(gesamt[gesamt == True].index)
    # print (gesamt_rows)
    counterFunc = df.apply(
    lambda x: True if x[0] == 1 else False , axis=1)
    numOfRows_less = len(counterFunc[counterFunc == True].index)
    counterFunc = df.apply(
    lambda x: True if x[0] == 2 else False , axis=1)
    numOfRows_high = len(counterFunc[counterFunc == True].index)
    counterFunc = df.apply(
    lambda x: True if x[0] == 3 else False , axis=1)
    numOfRows_more = len(counterFunc[counterFunc == True].index)
    counterFunc = df.apply(
    lambda x: True if x[0] == 4 else False , axis=1)
    numOfRows_college = len(counterFunc[counterFunc == True].index)
    dict = {"less than high school": numOfRows_less/gesamt_rows, "high school": numOfRows_high/gesamt_rows, 
            "more than high school but not college": numOfRows_high/gesamt_rows, "college": numOfRows_college/gesamt_rows}
    print (dict)
    # your code goes here
    # YOUR CODE HERE
    return dict
    raise NotImplementedError()

Es wiederholt sich die Ausgabe:

{'less than high school': 0.10202002459160373, 'high school': 0.172352011241876, 'more than high school but not college': 0.172352011241876, 'college': 0.47974705779026877}
{'less than high school': 0.10202002459160373, 'high school': 0.172352011241876, 'more than high school but not college': 0.172352011241876, 'college': 0.47974705779026877}
{'less than high school': 0.10202002459160373, 'high school': 0.172352011241876, 'more than high school but not college': 0.172352011241876, 'college': 0.47974705779026877}
{'less than high school': 0.10202002459160373, 'high school': 0.172352011241876, 'more than high school but not college': 0.172352011241876, 'college': 0.47974705779026877}
{'less than high school': 0.10202002459160373, 'high school': 0.172352011241876, 'more than high school but not college': 0.172352011241876, 'college': 0.47974705779026877}
{'less than high school': 0.10202002459160373, 'high school': 0.172352011241876, 'more than high school but not college': 0.172352011241876, 'college': 0.47974705779026877}
usw

Warum?

Weil du die Funktion irgendwo in einer Schleife aufrufst?

Ich rufe sie nicht in einer Schleife auf. Der Code steht in einer Zelle des Jupyter Notebook. Daneben gibt es keinen Code. Die Zelle wird durch asserts geprüft:

assert type(proportion_of_education())==type({}), "You must return a dictionary."
assert len(proportion_of_education()) == 4, "You have not returned a dictionary with four items in it."
assert "less than high school" in proportion_of_education().keys(), "You have not returned a dictionary with the correct keys."
assert "high school" in proportion_of_education().keys(), "You have not returned a dictionary with the correct keys."
assert "more than high school but not college" in proportion_of_education().keys(), "You have not returned a dictionary with the correct keys."
assert "college" in proportion_of_education().keys(), "You have not returned a dictionary with the correct keys."

Ich sehe gerade, dass die Anzahl der Ausgaben gerade der Anzahl der asserts entspricht! Funktioniert das so?

Du rufst in jeder Zeile proportion_of_education auf und da steckt ein print(dict) drin. Also wird das auch jeden mal ausgegeben. Deine Zählfunktion ist auch insgesamt recht umständlich. Versuche lieber die Pandas-Funktionen zu verwenden, statt selbst irgendwas zu bauen. Da ich den Aufbau deiner Daten nicht kenne und anhand des Codes auch nicht so ganz durchschaue, tippe ich mal auf sowas:

Code: Alles auswählen

df = pd.read_csv("assets/NISPUF17.csv", sep=",", usecols=["EDUC1"])
gesamt = df[df.EDUC1 != 0].count()
# usw.

Bei jedem `assert` wird die Funktion proportion_of_education aufgerufen und bei jedem Funktionsaufruf kommt ein print-Aufruf vor.

Durch die seltsamen Zeilenumbrüche ohne Einrückungen ist der Code quasi nicht lesbar. Das `raise NotImplemented` wird nie erreicht.
`dict` ist der Name einer eingebauten Klasse und sollte nicht überschrieben werden.
Variablennamen werden komplett klein geschrieben. counter_func ist gar keine Funktion!
Warum Filterst Du den Dataframe, nimmst dann den Index nur um die Anzahl an Treffern zu ermitteln?

Ein

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True if x[0] != 0 else False

läßt sich vereinfachen zu

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x[0] != 0

Ein apply ist hier die falsche Operation:

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gesamt = df.EDUC1 != 0

Um die Anzahl zu bekommen, summiert man einfach über die boolschen Werte.
Bleibt also

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def proportion_of_education():
    df = pd.read_csv("assets/NISPUF17.csv", sep=",", usecols=["EDUC1"])
    gesamt_rows = (df.EDUC1 != 0).sum()
    number_of_rows_less = (df.EDUC1 == 1).sum()
    number_of_rows_high = (df.EDUC1 == 2).sum()
    number_of_rows_more = (df.EDUC1 == 3).sum()
    number_of_rows_college = (df.EDUC1 == 4).sum()
    result = {
        "less than high school": number_of_rows_less/gesamt_rows,
        "high school": number_of_rows_high/gesamt_rows, 
        "more than high school but not college": number_of_rows_more/gesamt_rows,
        "college": number_of_rows_college/gesamt_rows
    }
    print(result)
    return result

Statt jedes mal die Funktion aufzurufen, macht man das nur einmal! Die keys()-Aufrufe sind überflüssig.

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result = proportion_of_education()
assert type(result)==type({}), "You must return a dictionary."
assert len(result) == 4, "You have not returned a dictionary with four items in it."
assert "less than high school" in result, "You have not returned a dictionary with the correct keys."
assert "high school" in result, "You have not returned a dictionary with the correct keys."
assert "more than high school but not college" in result, "You have not returned a dictionary with the correct keys."
assert "college" in result, "You have not returned a dictionary with the correct keys."

Wobei man an den ``assert``\s noch ein bisschen verbessern kann. Für Typprüfung verwendet man, wenn überhaupt, besser `isinstance()`, und die ganzen restlichen Zusicherungen lassen sich sehr leicht in *einer einzigen* Bedingung ausdrücken:

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    result = proportion_of_education()
    assert isinstance(result, dict)
    assert result.keys() == {
        "less than high school",
        "high school",
        "more than high school but not college",
        "college",
    }

Die Zeichenkette mit der Erklärung habe ich weggelassen weil die Tests/Bedingungen hier IMHO selbsterklärend genug sind.

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