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    辽宁福彩快乐12前三直选走势图:满大街都在宣传Python,那Python的这些高效数据分析技巧你了解吗

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-10-17 | 作者:admin

    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。

     

    8 个 Python 高效数据分析的技巧动图 - 满大街都在宣传Python,那Python的这些高效数据分析技巧你了解吗

     

    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:

     

    8 个 Python 高效数据分析的技巧代码 - 满大街都在宣传Python,那Python的这些高效数据分析技巧你了解吗

     

    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:

     

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    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:

     

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    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。请注意,list()函数只是将输出转换为列表类型。

     

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    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。

     

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    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:

     

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    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:

     

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    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:

     

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    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:

     

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    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)。

     

    8 个 Python 高效数据分析的技巧 - 满大街都在宣传Python,那Python的这些高效数据分析技巧你了解吗

     

    Merge将多个DataFrame合并指定主键(Key)相同的行。

     

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    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。

     

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    Pandas Apply

    pply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!

     

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    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:

     

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    或者也可以筛选属性值

     

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    8 个 Python 高效数据分析的技巧4 - 满大街都在宣传Python,那Python的这些高效数据分析技巧你了解吗

     

    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。

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