我有以下函数，它从 pandas 数据框列中获取值并提供参数(s0_loc、s1_loc、.. upto ..、s12_loc 当且仅当它们各自的 s0、s1、s2...、s12 不为空时) 到另一个函数。此外，当且仅当 s0 不为空时，它才会检查 s1 是否为空...同样，如果 s0、s1 不为空，它将检查 s2 是否为空...等等...
基于以上标准，我编写了以下函数。但它是冗长的功能......我想减少这个功能中的代码段。
def compare_locality(p,p_loc,s0,s0_loc,s1,s1_loc,s2,s2_loc,s3,s3_loc,s4,s4_loc,s5,s5_loc,s6,s6_loc,s7,s7_loc,s8,s8_loc,s9,s9_loc,s10,s10_loc,s11,s11_loc,s12,s12_loc):
loc = []
if s0 != '' :
loc.append(s0_loc)
if s1 != '' :
loc.append(s1_loc)
if s2 != '' :
loc.append(s2_loc)
if s3 != '' :
loc.append(s3_loc)
if s4 != '' :
loc.append(s4_loc)
if s5 != '' :
loc.append(s5_loc)
if s6 != '' :
loc.append(s6_loc)
if s7 != '' :
loc.append(s7_loc)
if s8 != '' :
loc.append(s8_loc)
if s9 != '' :
loc.append(s9_loc)
if s10 != '' :
loc.append(s10_loc)
if s11 != '' :
loc.append(s11_loc)
if s12 != '' :
loc.append(s12_loc)
if len(loc) == 0:
return ''
else:
return compare(p_loc,*loc)
我可以就如何实现这一目标获得任何建议吗？
请您参考如下方法:
为了配合 Sandeep 的回答，您可以从庞大的参数列表中在本地构建两个列表:
def compare_locality(p,p_loc,s0,s0_loc,s1,s1_loc,s2,s2_loc,s3,s3_loc,s4,s4_loc,s5,s5_loc,s6,s6_loc,s7,s7_loc,s8,s8_loc,s9,s9_loc,s10,s10_loc,s11,s11_loc,s12,s12_loc):
locs = []
ss = [s0, s1, s2, ..., s12]
s_locs = [s0_loc, ..., s12_loc]
for s, s_loc in zip(ss, s_locs):
if s == '':
break
locs.append(s_loc)
if len(locs) == 0:
return ''
else:
return compare(p_loc,*locs)
