用户会给你填写奇奇怪怪的东西，你想好怎么应对了吗？今天在刷leetcode的pandas，2885. Rename Columns，有感而发。
直接看题目吧，其实很简单，但是我现在会想，万一有的测试样例里面，Column Name不是这四个，或者顺序错了怎么办。偷懒可以直接令columns = [,,,,,,]，但是如果顺序不对，缺少或者更多，程序都会报错。
DataFrame
students+————-+——–+ | Column Name | Type | +————-+——–+ | id | int | | first | object | | last | object | | age | int | +————-+——–+ Write a solution to rename the columns as follows:
idtostudent_idfirsttofirst_namelasttolast_nameagetoage_in_years
所以我选择了更稳健的写法，如下。使用dict的get方法可以轻松处理异常。
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import pandas as pd
def renameColumns(students: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
rename_dct = {
'id':'student_id',
'first':'first_name',
'last':'last_name',
'age':'age_in_years'
}
students.columns = [rename_dct.get(x, x) for x in students.columns]
return students
以往的代码我习惯于独立开发，因此每个参数的递交，在我的体系里都有严格规定。尽管Python没有C++的强类别要求，但是在理想情况下，某个函数得到的相关参数一定是被理想提交的。要求是整数2，就不能有字符串’2’。
比如说，在一个填写年龄的地方，不同的用户填写了20、30岁、廿三这样的变量。这看起来很离谱，但我有时候习惯把日期写作mm/dd/yyyy的形式。有时候是很抓狂的，你说这到底是mm/dd还是dd/mm？所以我会把月份用三位字母代替，比如10/Oct/2024，甚至简化成10OCT24.
不一定会报错，报错也是小概率事件，但是强调事前预防。一步到位，否则后面debug的时候花上大半天找错很不值得。要求细心但是不可能每一次都不犯错，这是很难做到的。其实用不上很久，我现在有很好的debug技巧😎
刚写完这篇文章，就在2887. Fill Missing Data宰了跟头。别问为什么，问就是把兄弟列也给填充了。笑死
