8个Python高效数据分析的技巧

不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。

作者 | Conor Dewey

编译 | 专知

整理 | Yingying, Jiahui

Python for Data Science: 8 Concepts

You May Have Forgotten

一行代码定义List

定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。

下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。

x = [1,2,3,4]

out = []

foriteminx:

out.append(item**2)

print(out)

[1,4,9,16]

# vs.

x = [1,2,3,4]

out = [item**2foriteminx]

print(out)

[1,4,9,16]

Lambda表达式

厌倦了定义用不了几次的函数？ Lambda表达式是你的救星！ Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。

lambda表达式的基本语法是：

lambdaarguments: expression

请注意，只要有一个lambda表达式，就可以完成常规函数可以执行的任何操作。 你可以从下面的例子中，感受lambda表达式的强大功能：

double =lambdax: x *2

print(double(5))

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Map和Fiter

一旦掌握了lambda表达式，学习将它们与Map和Filter函数配合使用，可以实现更为强大的功能。

具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。 在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。 请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。

Filter函数接受一个列表和一条规则，就像map一样，但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集。

Arange和Linspace

Arange返回给定步长的等差列表。 它的三个参数start、stop、step分别表示起始值，结束值和步长， 请注意，stop点是一个“截止”值，因此它不会包含在数组输出中。

# np.arange(start, stop, step)

np.arange(3,7,2)

array([3,5])

Linspace和Arrange非常相似，但略有不同。 Linspace以指定数目均匀分割区间。 所以给定区间start和end，以及等分分割点数目num，linspace将返回一个NumPy数组。 这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。

# np.linspace(start, stop, num)

np.linspace(2.0,3.0,num=5)

array([2.0,2.25,2.5,2.75,3.0])

Axis代表什么？

在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。 我们用删除一列（行）的例子：

df.drop('Column A',axis=1)

df.drop('Row A',axis=)

如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为0。 但为什么呢？ 回想一下Pandas中的shape

df.shape

(# of Rows, # of Columns)

从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数。如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。

Concat，Merge和Join

如果您熟悉SQL，那么这些概念对您来说可能会更容易。 无论如何，这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。 在哪个时间跟踪哪一个最适合使用可能很困难，所以让我们回顾一下。

Concat允许用户在表格下面或旁边追加一个或多个DataFrame（取决于您如何定义轴）。

Merge将多个DataFrame合并指定主键（Key）相同的行。

Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。 但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。

Pandas Apply

Apply是为Pandas Series而设计的。如果你不太熟悉Series，可以将它想成类似Numpy的数组。

Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。 使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！

df = pd.DataFrame([[4,9],] *3,columns=['A','B'])

df

A B

0 4 9

1 4 9

2 4 9

df.apply(np.sqrt)

A B

0 2.0 3.0

1 2.0 3.0

2 2.0 3.0

df.apply(np.sum,axis=)

A12

B27

df.apply(np.sum,axis=1)

0 13

1 13

2 13

Pivot Tables

最后是Pivot Tables。 如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表。 Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。 下面是几个例子：非常智能地将数据按照“Manager”分了组

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"])

或者也可以筛选属性值

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"])

总结

我希望上面的这些描述能够让你发现Python一些好用的函数和概念。

https://towardsdatascience.com/python-for-data-science-8-concepts-you-may-have-forgotten-i-did-825966908393