做的好的食用菌公司网站有网站首页快速收录
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”。
1
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]
2
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
3
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]
4
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]
5
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，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。
6
Concat，Merge和Join
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。
7
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'])dfA B
0 4 9
1 4 9
2 4 9df.apply(np.sqrt)A B
0 2.0 3.0
1 2.0 3.0
2 2.0 3.0df.apply(np.sum, axis=0)
A 12
B 27df.apply(np.sum, axis=1)
0 13
1 13
2 13
8
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"])
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。
关于Python学习指南
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
包括：Python激活码+安装包、Python web开发，Python爬虫，Python数据分析，人工智能、自动化办公等学习教程。带你从零基础系统性的学好Python！
👉Python所有方向的学习路线👈
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。（全套教程文末领取）
👉Python学习视频600合集👈
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
温馨提示：篇幅有限，已打包文件夹，获取方式在：文末
👉Python70个实战练手案例&源码👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
👉Python大厂面试资料👈
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
👉Python副业兼职路线&方法👈
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会兼职接单还是要有一个学习规划。
👉 这份完整版的Python全套学习资料已经上传，朋友们如果需要可以扫描下方CSDN官方认证二维码或者点击链接免费领取【保证100%免费】
