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8个Python高效数据分析的技巧

发表日期:2018-8-24 15:33:15 文章编辑:小波软件 浏览次数:91

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”。

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。

  1. x = [1,2,3,4]  
  2. out = []  
  3. for item in x:  
  4.   out.append(item**2)  
  5. print(out 
  6. [1, 4, 9, 16]  
  7.  
  8. # vs.  
  9.  
  10. x = [1,2,3,4]  
  11. out = [item**2 for item in x]  
  12. print(out 
  13. [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:

lambda arguments: expression

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:

  1. double = lambda x: x * 2  
  2. print(double(5))  
  3. 10 

Map和Filter

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。 (注意!list()函数只是将输出转换为列表类型)

  1. # Map  
  2. seq = [1, 2, 3, 4, 5]  
  3. result = list(map(lambda var: var*2, seq))  
  4. print(result)  
  5. [2, 4, 6, 8, 10] 

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。

  1. # Filter  
  2. seq = [1, 2, 3, 4, 5]  
  3. result = list(filter(lambda x: x > 2, seq))  
  4. print(result)  
  5. [3, 4, 5] 

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。

  1. # np.arange(start, stop, step)  
  2. np.arange(3, 7, 2)  
  3. 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。

  1. # np.linspace(start, stop, num)  
  2. np.linspace(2.0, 3.0, num=5)  
  3. 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:

  1. df.drop('Column A', axis=1)  
  2. df.drop('Row A', axis=0) 

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。

  1. df.shape  
  2. (# 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!

  1. df = pd.DataFrame([[4, 9],] * 3, columns=['A''B'])  
  2.  df  
  3.    A  B  
  4. 0  4  9  
  5. 1  4  9  
  6. 2  4  9  
  7.  
  8. df.apply(np.sqrt)  
  9.      A    B  
  10. 0  2.0  3.0  
  11. 1  2.0  3.0  
  12. 2  2.0  3.0  
  13.  
  14.  df.apply(np.sum, axis=0)  
  15. A    12  
  16. B    27  
  17.  
  18. df.apply(np.sum, axis=1)  
  19. 0    13  
  20. 1    13  
  21. 2    13 

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:

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

或者也可以筛选属性值

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

总结

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。

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