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这期内容当中小编将会给大家带来有关8个Python高效数据分析的技巧分别是哪些，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，***步总是数据分析。
介绍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"])
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。
上述就是小编为大家分享的8个Python高效数据分析的技巧分别是哪些了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
