8个Python高效数据分析的技巧
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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。
- 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：
- double = lambda x: x * 2
- print(double(5))
- 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）
- # Map
- seq = [1, 2, 3, 4, 5]
- result = list(map(lambda var: var*2, seq))
- print(result)
- [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。
- # 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=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。
- df.shape
- (# of Rows, # of Columns)
从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，***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=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
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。
文章题目：8个Python高效数据分析的技巧
本文来源：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news20/45970.html
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