8個Python高效數據分析的技巧分別是哪些

這期內容當中小編將會給大家帶來有關8個Python高效數據分析的技巧分別是哪些，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

不管是參加Kaggle比賽，還是開發一個深度學習應用，***步總是數據分析。

介紹8個使用Python進行數據分析的方法，不僅能夠提升運行效率，還能夠使代碼更加“優美”。

一行代碼定義List

定義某種列表時，寫For 循環過于麻煩，幸運的是，Python有一種內置的方法可以在一行代碼中解決這個問題。

下面是使用For循環創建列表和用一行代碼創建列表的對比。

x = [1,2,3,4]  out = []  for item in x:    out.append(item**2)  print(out)  [1, 4, 9, 16]   # vs.   x = [1,2,3,4]  out = [item**2 for item in x]  print(out)  [1, 4, 9, 16]

 Lambda表達式

厭倦了定義用不了幾次的函數？ Lambda表達式是你的救星！

Lambda表達式用于在Python中創建小型，一次性和匿名函數對象， 它能替你創建一個函數。

lambda表達式的基本語法是：

lambda arguments: expression

注意！只要有一個lambda表達式，就可以完成常規函數可以執行的任何操作。

你可以從下面的例子中，感受lambda表達式的強大功能：

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

Map和Filter

一旦掌握了lambda表達式，學習將它們與Map和Filter函數配合使用，可以實現更為強大的功能。

具體來說，map通過對列表中每個元素執行某種操作并將其轉換為新列表。

在本例中，它遍歷每個元素并乘以2，構成新列表。 （注意！list()函數只是將輸出轉換為列表類型）

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

Filter函數接受一個列表和一條規則，就像map一樣，但它通過比較每個元素和布爾過濾規則來返回原始列表的一個子集。

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

Arange和Linspace

Arange返回給定步長的等差列表。

它的三個參數start、stop、step分別表示起始值，結束值和步長， 請注意！stop點是一個“截止”值，因此它不會包含在數組輸出中。

# 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以指定數目均勻分割區間，所以給定區間start和end，以及等分分割點數目num，linspace將返回一個NumPy數組。

這對繪圖時數據可視化和聲明坐標軸特別有用。

# 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，刪除一列或在NumPy矩陣中求和值時，可能會遇到Axis。

我們用刪除一列（行）的例子：

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

如果你想處理列，將Axis設置為1，如果你想要處理行，將其設置為0。

但為什么呢？

回想一下Pandas中的shape。

df.shape  (# of Rows, # of Columns)

從Pandas DataFrame中調用shape屬性返回一個元組，***個值代表行數，第二個值代表列數。

如果你想在Python中對其進行索引，則行數下標為0，列數下標為1，這很像我們如何聲明軸值。

Concat，Merge和Join

如果您熟悉SQL，那么這些概念對您來說可能會更容易。

無論如何，這些函數本質上就是以特定方式組合DataFrame的方式。

在哪個時間跟蹤哪一個最適合使用可能很困難，所以讓我們回顧一下。

Concat允許用戶在表格下面或旁邊追加一個或多個DataFrame（取決于您如何定義軸）。

Merge將多個DataFrame合并指定主鍵（Key）相同的行。

Join，和Merge一樣，合并了兩個DataFrame。

但它不按某個指定的主鍵合并，而是根據相同的列名或行名合并。

Pandas Apply

Apply是為Pandas Series而設計的。

如果你不太熟悉Series，可以將它想成類似Numpy的數組。

Apply將一個函數應用于指定軸上的每一個元素。

使用Apply，可以將DataFrame列（是一個Series）的值進行格式設置和操作，不用循環，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=0)  A    12  B    27   df.apply(np.sum, axis=1)  0    13  1    13  2    13

Pivot Tables

如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也許聽說過數據透視表。

Pandas內置的pivot_table函數以DataFrame的形式創建電子表格樣式的數據透視表,，它可以幫助我們快速查看某幾列的數據。

下面是幾個例子：

非常智能地將數據按照“Manager”分了組：

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

或者也可以篩選屬性值

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

希望上面的這些描述能夠讓你發現Python一些好用的函數和概念。

上述就是小編為大家分享的8個Python高效數據分析的技巧分別是哪些了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。