我們都知道，Numpy 是 Python 環(huán)境下的擴(kuò)展程序庫(kù)，支持大量的維度數(shù)組和矩陣運(yùn)算；Pandas 也是 Python 環(huán)境下的數(shù)據(jù)操作和分析軟件包，以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析庫(kù)。二者在日常的數(shù)據(jù)分析中都發(fā)揮著重要作用，如果沒(méi)有 Numpy 和 Pandas 的支持，數(shù)據(jù)分析將變得異常困難。但有時(shí)我們需要加快數(shù)據(jù)分析的速度，有什么辦法可以幫助到我們嗎？

在本文中，數(shù)據(jù)和分析工程師 Kunal Dhariwal 為我們介紹了 12 種 Numpy 和 Pandas 函數(shù)，這些高效的函數(shù)會(huì)令數(shù)據(jù)分析更為容易、便捷。

Numpy 的 6 種高效函數(shù)

首先從 Numpy 開(kāi)始。Numpy 是用于科學(xué)計(jì)算的 Python 語(yǔ)言擴(kuò)展包，通常包含強(qiáng)大的 N 維數(shù)組對(duì)象、復(fù)雜函數(shù)、用于整合 C/C++和 Fortran 代碼的工具以及有用的線性代數(shù)、傅里葉變換和隨機(jī)數(shù)生成能力。

除了上面這些明顯的用途，Numpy 還可以用作通用數(shù)據(jù)的高效多維容器（container），定義任何數(shù)據(jù)類(lèi)型。這使得 Numpy 能夠?qū)崿F(xiàn)自身與各種數(shù)據(jù)庫(kù)的無(wú)縫、快速集成。

接下來(lái)一一解析 6 種 Numpy 函數(shù)。

argpartition()

借助于 argpartition()，Numpy 可以找出 N 個(gè)最大數(shù)值的索引，也會(huì)將找到的這些索引輸出。然后我們根據(jù)需要對(duì)數(shù)值進(jìn)行排序。

>>>?x?=?np.array([12,?10,?12,?0,?6,?8,?9,?1,?16,?4,?6,?0])
>>>?index_val?=?np.argpartition(x,?-4)[-4:]
>>>?index_val
array([1,?8,?2,?0],?dtype=int64)
>>>?np.sort(x[index_val])
array([10,?12,?12,?16])

allclose()

allclose() 用于匹配兩個(gè)數(shù)組，并得到布爾值表示的輸出。如果在一個(gè)公差范圍內(nèi)（within a tolerance）兩個(gè)數(shù)組不等同，則 allclose() 返回 False。該函數(shù)對(duì)于檢查兩個(gè)數(shù)組是否相似非常有用。

>>>?array1?=?np.array([0.12,0.17,0.24,0.29])
>>>?array2?=?np.array([0.13,0.19,0.26,0.31])#?with?a?tolerance?of?0.1,?it?should?return?False:
>>>?np.allclose(array1,array2,0.1)
False#?with?a?tolerance?of?0.2,?it?should?return?True:
>>>?np.allclose(array1,array2,0.2)
True

clip()

Clip() 使得一個(gè)數(shù)組中的數(shù)值保持在一個(gè)區(qū)間內(nèi)。 有時(shí)，我們需要保證數(shù)值在上下限范圍內(nèi)。為此，我們可以借助 Numpy 的 clip() 函數(shù)實(shí)現(xiàn)該目的。給定一個(gè)區(qū)間，則區(qū)間外的數(shù)值被剪切至區(qū)間上下限（interval edge）。

>>>?x?=?np.array([3,?17,?14,?23,?2,?2,?6,?8,?1,?2,?16,?0])
>>>?np.clip(x,2,5)
array([3,?5,?5,?5,?2,?2,?5,?5,?2,?2,?5,?2])

extract()

顧名思義，extract() 是在特定條件下從一個(gè)數(shù)組中提取特定元素。 借助于 extract()，我們還可以使用 and 和 or 等條件。

#?Random?integers
>>>?array?=?np.random.randint(20,?size=12)
>>>?array
array([?0,??1,??8,?19,?16,?18,?10,?11,??2,?13,?14,??3])#??Divide?by?2?and?check?if?remainder?is?1
>>>?cond?=?np.mod(array,?2)==1
>>>?cond
array([False,??True,?False,??True,?False,?False,
???????False,??True,?False,?True,?False,??True])#?Use?extract?to?get?the?values
>>>?np.extract(cond,?array)
array([?1,?19,?11,?13,??3])#?Apply?condition?on?extract?directly
>>>?np.extract(((array?<?3)?|?(array?>?15)),?array)
array([?0,??1,?19,?16,?18,??2])

where()

Where() 用于從一個(gè)數(shù)組中返回滿(mǎn)足特定條件的元素。 比如，它會(huì)返回滿(mǎn)足特定條件的數(shù)值的索引位置。Where() 與 SQL 中使用的 where condition 類(lèi)似，如以下示例所示：

>>>?y?=?np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])?#?Where?y?is?greater?than?5,?returns?index?position
>>>?np.where(y>5)
array([2,?3,?5,?7,?8],?dtype=int64)?#?First?will?replace?the?values?that?match?the?condition,?
#?second?will?replace?the?values?that?does?not
>>>?np.where(y>5,?"Hit",?"Miss")
array(['Miss',?'Miss',?'Hit',?'Hit',?'Miss',
???????'Hit',?'Miss',?'Hit',?'Hit'],
???????dtype='<U4')

percentile()

Percentile() 用于計(jì)算特定軸方向上數(shù)組元素的第 n 個(gè)百分位數(shù)。

>>>?a?=?np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])
>>>?print("50th?Percentile?of?a,?axis?=?0?:?",??
...???????np.percentile(a,?50,?axis?=0))
50th?Percentile?of?a,?axis?=?0?:??6.0
>>>?b?=?np.array([[10,?7,?4],?[3,?2,?1]])
>>>?print("30th?Percentile?of?b,?axis?=?0?:?",??
...???????np.percentile(b,?30,?axis?=0))
30th?Percentile?of?b,?axis?=?0?:??[5.1?3.5?1.9]

這就是 Numpy 擴(kuò)展包的 6 種高效函數(shù)，相信會(huì)為你帶來(lái)幫助。接下來(lái)看一看 Pandas 數(shù)據(jù)分析庫(kù)的 6 種函數(shù)。

Pandas 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)包的 6 種高效函數(shù)

Pandas 也是一個(gè) Python 包，它提供了快速、靈活以及具有顯著表達(dá)能力的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)， 旨在使處理結(jié)構(gòu)化 (表格化、多維、異構(gòu)) 和時(shí)間序列數(shù)據(jù)變得既簡(jiǎn)單又直觀。

Pandas 適用于以下各類(lèi)數(shù)據(jù):

• 具有異構(gòu)類(lèi)型列的表格數(shù)據(jù)，如 SQL 表或 Excel 表
• 有序和無(wú)序 (不一定是固定頻率) 的時(shí)間序列數(shù)據(jù)
• 帶有行/列標(biāo)簽的任意矩陣數(shù)據(jù)（同構(gòu)類(lèi)型或者是異構(gòu)類(lèi)型）
• 其他任意形式的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集。事實(shí)上，數(shù)據(jù)根本不需要標(biāo)記就可以放入 Pandas 結(jié)構(gòu)中

Pandas 擅長(zhǎng)處理的類(lèi)型如下所示：

• 容易處理浮點(diǎn)數(shù)據(jù)和非浮點(diǎn)數(shù)據(jù)中的 缺失數(shù)據(jù)（用 NaN 表示）
• 大小可調(diào)整性: 可以從 DataFrame 或者更高維度的對(duì)象中插入或者是刪除列
• 顯式數(shù)據(jù)可自動(dòng)對(duì)齊: 對(duì)象可以顯式地對(duì)齊至一組標(biāo)簽內(nèi)，或者用戶(hù)可以簡(jiǎn)單地選擇忽略標(biāo)簽，使 Series、 DataFrame 等自動(dòng)對(duì)齊數(shù)據(jù)
• 靈活的分組功能，對(duì)數(shù)據(jù)集執(zhí)行拆分-應(yīng)用-合并等操作，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和轉(zhuǎn)換
• 簡(jiǎn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 DataFrame 對(duì)象的過(guò)程，而這些數(shù)據(jù)基本是 Python 和 NumPy 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中不規(guī)則、不同索引的數(shù)據(jù)
• 基于標(biāo)簽的智能切片、索引以及面向大型數(shù)據(jù)集的子設(shè)定
• 更加直觀地合并以及連接數(shù)據(jù)集
• 更加靈活地重塑、轉(zhuǎn)置（pivot）數(shù)據(jù)集
• 軸的分級(jí)標(biāo)記 (可能包含多個(gè)標(biāo)記)
• 具有魯棒性的 IO 工具，用于從平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、數(shù)據(jù)庫(kù)中加在數(shù)據(jù)，以及從 HDF5 格式中保存 / 加載數(shù)據(jù)
• 時(shí)間序列的特定功能: 數(shù)據(jù)范圍的生成以及頻率轉(zhuǎn)換、移動(dòng)窗口統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)移動(dòng)和滯后等

read_csv(nrows=n)

大多數(shù)人都會(huì)犯的一個(gè)錯(cuò)誤是，在不需要.csv 文件的情況下仍會(huì)完整地讀取它。 如果一個(gè)未知的.csv 文件有 10GB，那么讀取整個(gè).csv 文件將會(huì)非常不明智，不僅要占用大量?jī)?nèi)存，還會(huì)花很多時(shí)間。我們需要做的只是從.csv 文件中導(dǎo)入幾行，之后根據(jù)需要繼續(xù)導(dǎo)入。

import?io
import?requests
#?I?am?using?this?online?data?set?just?to?make?things?easier?for?you?guys
url?=?"https://raw.github.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/AirPassengers.csv"
s?=?requests.get(url).content#?read?only?first?10?rows
df?=?pd.read_csv(io.StringIO(s.decode('utf-8')),nrows=10?,?index_col=0)

map()

map() 函數(shù)根據(jù)相應(yīng)的輸入來(lái)映射 Series 的值。 用于將一個(gè) Series 中的每個(gè)值替換為另一個(gè)值，該值可能來(lái)自一個(gè)函數(shù)、也可能來(lái)自于一個(gè) dict 或 Series。

#?create?a?dataframe
dframe?=?pd.DataFrame(np.random.randn(4,?3),?
??????????????????????columns=list('bde'),?
??????????????????????index=['India',?'USA',?'China',?'Russia'])
#compute?a?formatted?string?from?each?floating?point?value?in?frame
changefn?=?lambda?x:?'%.2f'?%?x
#?Make?changes?element-wise
dframe['d'].map(changefn)

apply()

apply() 允許用戶(hù)傳遞函數(shù)，并將其應(yīng)用于 Pandas 序列中的每個(gè)值。

#?max?minus?mix?lambda?fn
fn?=?lambda?x:?x.max()?-?x.min()
#?Apply?this?on?dframe?that?we've?just?created?above
dframe.apply(fn)

isin()

lsin () 用于過(guò)濾數(shù)據(jù)幀。 Isin () 有助于選擇特定列中具有特定（或多個(gè)）值的行。

#?Using?the?dataframe?we?created?for?read_csv
filter1?=?df["value"].isin([112])?
filter2?=?df["time"].isin([1949.000000])df?[filter1?&?filter2]

copy()

Copy () 函數(shù)用于復(fù)制 Pandas 對(duì)象。 當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)幀分配給另一個(gè)數(shù)據(jù)幀時(shí)，如果對(duì)其中一個(gè)數(shù)據(jù)幀進(jìn)行更改，另一個(gè)數(shù)據(jù)幀的值也將發(fā)生更改。為了防止這類(lèi)問(wèn)題，可以使用 copy () 函數(shù)。

#?creating?sample?series?
data?=?pd.Series(['India',?'Pakistan',?'China',?'Mongolia'])
#?Assigning?issue?that?we?face
data1=?data
#?Change?a?value
data1[0]='USA'
#?Also?changes?value?in?old?data
framedata
#?To?prevent?that,?we?use
#?creating?copy?of?series?
new?=?data.copy()
#?assigning?new?values?
new[1]='Changed?value'
#printing?data?
print(new)?
print(data)

select_dtypes()

select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回?cái)?shù)據(jù)幀列的一個(gè)子集。 這個(gè)函數(shù)的參數(shù)可設(shè)置為包含所有擁有特定數(shù)據(jù)類(lèi)型的列，亦或者設(shè)置為排除具有特定數(shù)據(jù)類(lèi)型的列。

#?We'll?use?the?same?dataframe?that?we?used?for?read_csv
framex?=??df.select_dtypes(include="float64")
#?Returns?only?time?column

最后，pivot_table() 也是 Pandas 中一個(gè)非常有用的函數(shù)。如果對(duì) pivot_table() 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。

#?Create?a?sample?dataframe
school?=?pd.DataFrame({'A':?['Jay',?'Usher',?'Nicky',?'Romero',?'Will'],?
??????'B':?['Masters',?'Graduate',?'Graduate',?'Masters',?'Graduate'],?
??????'C':?[26,?22,?20,?23,?24]})#?Lets?create?a?pivot?table?to?segregate?students?based?on?age?and?course
table?=?pd.pivot_table(school,?values?='A',?index?=['B',?'C'],?
?????????????????????????columns?=['B'],?aggfunc?=?np.sum,?fill_value="Not?Available")
table

到此這篇關(guān)于12個(gè)Pandas/NumPy中的加速函數(shù)使用總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas NumPy加速內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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