python词汇网络分析_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”。
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。
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:
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:
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)
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。
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。
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:
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。
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。
如果您熟悉SQL,那么这些概念对你来说可能会更容易。 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。
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!
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:
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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