作者：Gregor Scheithauer博士
翻译：王闯（Chuck）校对：欧阳锦本文约2000字，建议阅读5分钟本文介绍了如何在Python/Pandas中运用管道的概念，以使代码更高效易读。

图片来自Unsplash，JJ Ying上传

简介

我是R语言的忠实粉丝，并且靠它吃饭。特别提一下Tidyverse，它是一个功能强大、简洁易懂且文档齐全的数据科学平台。我在此向每一位初学者强烈推荐免费的在线电子书R for Data Science。

然而，我所在团队使用的编程语言却是Python/Pandas，它也是一个出色的数据科学平台。最大的区别之一（至少对我来说）是如何编写Python代码，这与R代码非常不同——这跟语法没什么直接关系。

R语言的众多优点之一是它在编程中引入了管道（pipe）的概念。这会让你的代码更具有效性和可读性。一个范例详见 Soner Yıldırım发表的帖子The Flawless Pipes of Tidyverse。

我在这里对照他的帖子，向您展示如何在Pandas中使用管道（也称方法链，method chaining）。

什么是管道？

根据R magrittr包文档[1]所述，代码中使用管道的优点如下：

• 使数据处理的顺序结构化为从左到右（而不是从内到外）；

• 避免嵌套函数的调用；

• 最大限度地减少对局部变量和函数定义的需求；

• 可以轻松地在数据处理序列中的任何位置添加步骤。

不使用管道的R语言示例（请参阅[2]）

下面的代码是一个典型示例。我们将函数调用的结果保存在变量中，如foo_foo_1，这样做的唯一目的就是将其传递到下一个函数调用中，如scoop()。

这导致许多变量的命名可能没那么有意义，结果增加了代码的复杂性。

 foo_foo_1 <- hop(foo_foo, through = forest)
foo_foo_2 <- scoop(foo_foo_1, up = field_mice)
foo_foo_3 <- bop(foo_foo_2, on = head)

使用管道的R语言示例（请参阅[2]）

在R语言中使用管道的语法为%>%。它可以使多个函数链接起来使用。在下面的示例中，请尝试以如下方式阅读代码：

1. 我要评估/处理变量foo_foo

2. 我要foo_foo跳过森林，然后，

3. 我要foo_foo挖起田鼠，最后，

4. 我要foo_foo敲在头上

foo_foo %>%hop(through = forest) %>% scoop(up = field_mice) %>%
bop(on = head)

请注意，数据集是一个名词，而函数是动词。你现在可能理解了为什么说管道增加了代码的可读性。

为了更好地理解管道的工作方式，下面给出了解释前的代码版本：

bop(
scoop(
hop(foo_foo, through = forest),  up = field_mice  ),  on = head
)

Python/Pandas中的管道（或方法链）

由于Python中没有magrittr包，因此必须另寻他法。在Pandas中，大多数数据框函数都会返回数据集本身，我们将利用这一事实。这被称之为方法链。让我们继续以foo_foo为例。

假设我们有一段Python代码如下：

foo_foo_1 = hop(foo_foo, through = forest)
foo_foo_2 = scoop(foo_foo_1, up = field_mice)
foo_foo_3 = bop(foo_foo_2, on = head)

把它链接起来之后变成如下样子：

foo_foo.hop(through = forest).scoop(up = field_mice).bop(on = head)

已经很接近目标了，但还没到。需要做一个小调整，即用小括号()将代码括起来，使其变成我们想要得到的样子。具体样例请查看如下代码：

(  foo_foo    .hop(through = forest)  .scoop(up = field_mice).bop(on = head)
)

管道概念的优点

我喜欢这种编程风格。在我看来，引入管道概念可以带来如下优点：

1. 使你的代码对于团队中的其他数据科学家（以及你自己以后阅读）而言更具可读性；

2. 或多或少避免了无意义的局部变量；

3. 可以在数据评估过程中快速添加或删除函数功能；

4. 让代码遵循你在数据评估和分析过程中的思路（遵循名词-动词范式）。

引用：R管道

[1] magrittr包：

https://magrittr.tidyverse.org/

[2] R for Data Science书中的Pipes章：

https://r4ds.had.co.nz/pipes.html?q=pipe#pipes

Python中的无缝管道（即方法链）

我将对照SonerYıldırım的文章，让您对比学习如何在R和Python中使用管道/方法链。Soner使用的是Kaggle上的Melbourne housing（墨尔本住房）数据集。你可以下载数据集，并和我一起演练一下。

读取数据集并导入相关包

 # import libs
import pandas as pd# read data
melb = pd.read_csv("../01-data/melb_data.csv")# Have a quick look at the data
(melb    .head()
)

图片来自作者

筛选，分组并生成新变量

接下来的示例对住房按距离小于2来进行筛选，按照类型进行分组，然后计算每个类型分组的平均价格。然后进行一些格式化。

( melb
.query("Distance < 2") # query equals filter in Pandas
.filter(["Type", "Price"]) # select the columns Type and Price   .groupby("Type")    .agg("mean")  .reset_index()    .set_axis(["Type", "averagePrice"], axis = 1, inplace = False)
)

图片来自作者

接下来的示例，我们将使用多个条件进行筛选并计算其他特征。请注意，可以使用内置函数agg（用于数据聚合）。就我个人而言，我通常会将assign与lambda结合使用。代码和运行结果如下。

( melb
.query("Distance < 2 & Rooms > 2")    .filter(["Type", "Price"])    .groupby("Type") .agg(["mean", "count"])  .reset_index()  .set_axis(["Type", "averagePrice", "numberOfHouses"],
axis = 1, inplace = False)    .assign(averagePriceRounded = lambda x: x["averagePrice"].round(1))
)

图片来自作者

排序

下一个示例展示了如何对不同区域（仅指以字符串South开头的区域）的住房按照平均距离来进行排序。

(   melb    .
query('Regionname.str.startswith("South")', engine = 'python')    .filter(["Type", "Regionname",
"Distance"])
.groupby(["Regionname", "Type"]) .agg(["mean"])  .reset_index()    .set_axis(["Regionname"
, "Type", "averageDistance"]
, axis = 1, inplace = False)  .sort_values(by = ['averageDistance'], ascending = False)
)

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为不同区域的平均距离绘制条形图

管道概念的妙处是，它不仅可以用于评估或处理数据，也可以与绘图一起使用。我个人强烈推荐绘图库plotnine - 它是Python图形语法的一个很好的实现，某种程度上说是R语言中ggplot2 包的翻版。你可以在Medium上找到更多有关plotenine的文章。

不过，如果只是想先粗略地看一下数据，Pandas plot功能则非常值得一试。

( melb  #.query('Regionname.str.startswith("South")
', engine = 'python') .filter(["Regionname", "Distance"]) .groupby(["Regionname"]) .agg(["mean"]) .reset_index() .set_axis(["Regionname", "averageDistance"],axis = 1, inplace = False)  .set_index("Regionname")  .sort_values(by = ['averageDistance'], ascending = False).plot(kind = "bar")
)

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使用直方图绘制价格分布

(   melb
.Price # getting one specific variable .hist()
)

图片来自作者

结语

在本文中，我鼓励大家在Python代码中使用类似R语言中的管道和方法链，以提高代码可读性和效率。我重点介绍了管道的一些优点，然后我们将这一概念应用于住房数据。我特别展示了如何进行数据读取，数据筛选和分组，计算新变量以及如何绘图。我再次安利下plotnine包，它能帮你得到更好的可视化效果。

原文标题：

The Flawless Pipes of Python/Pandas

原文链接：

https://towardsdatascience.com/the-flawless-pipes-of-python-pandas-30f3ee4dffc2

参考资料

• Melbourne Housing Snapshot | Kaggle：https://www.kaggle.com/dansbecker/melbourne-housing-snapshot

• Tidyverse：https://www.tidyverse.org/

• The Flawless Pipes of Tidyverse. Exploratory data analysis made easy | by Soner Yıldırım | Mar, 2021 | Towards Data Science：ttps://towardsdatascience.com/the-flawless-pipes-of-tidyverse-bb2ab3c5399f

• Welcome | R for Data Science (had.co.nz)：https://r4ds.had.co.nz/

• 18 Pipes | R for Data Science (had.co.nz)：https://r4ds.had.co.nz/pipes.html?q=pipe#pipes

• Data visualization in Python like in R’s ggplot2 | by Dr. Gregor Scheithauer | Medium：https://gscheithauer.medium.com/data-visualization-in-python-like-in-rs-ggplot2-bc62f8debbf5

编辑：于腾凯

校对：杨学俊

译者简介

王闯（Chuck），台湾清华大学资讯工程硕士。曾任奥浦诺管理咨询公司数据分析主管，现任尼尔森市场研究公司数据科学经理。很荣幸有机会通过数据派THU微信公众平台和各位老师、同学以及同行前辈们交流学习。

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