30 个 Python 函数,加速数据分析处理速度

前言:

Pandas Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法,可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。

为了更好的学习 Python,我将以客户流失数据集为例,分享 「30」 个在数据分析过程中最常使用的函数和方法。

数据如下所示:

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv")
print(df.shape)
df.columns


结果输出:

(10000, 14)
Index(["RowNumber", "CustomerId", "Surname", "CreditScore", "Geography","Gender", "Age", "Tenure", "Balance", "NumOfProducts", "HasCrCard","IsActiveMember", "EstimatedSalary", "Exited"],dtype="object")

1.删除列

df.drop(["RowNumber", "CustomerId", "Surname", "CreditScore"], axis=1, inplace=True)
print(df[:2])
print(df.shape)


结果输出:

  Geography  Gender  Age  Tenure  Balance  NumOfProducts  HasCrCard 
0    France  Female   42       2      0.0              1          1  

   IsActiveMember  EstimatedSalary  Exited 
0               1        101348.88       1 
(10000, 10)

说明:「axis」 参数设置为 1 以放置列,0 设置为行。「inplace=True」 参数设置为 True 以保存更改。我们减了 4 列,因此列数从 14 个减少到 10 列。

2.选择特定列

我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。

df_spec = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", usecols=["Gender", "Age", "Tenure", "Balance"])
df_spec.head()


3.nrows

可以使用 nrows 参数,创建了一个包含 csv 文件前 5000 行的数据帧。还可以使用 skiprows 参数从文件末尾选择行。Skiprows=5000 表示我们将在读取 csv 文件时跳过前 5000 行。

df_partial = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", nrows=5000)
print(df_partial.shape)


4.样品

创建数据框后,我们可能需要一个小样本来测试数据。我们可以使用 nfrac 参数来确定样本大小。

df= pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", usecols=["Gender", "Age", "Tenure", "Balance"])
df_sample = df.sample(n=1000)
df_sample2 = df.sample(frac=0.1)


5.检查缺失值

isna 函数确定数据帧中缺失的值。通过将 isna sum 函数一起使用,我们可以看到每列中缺失值的数量。

df.isna().sum()


6.使用 loc 和 iloc 添加缺失值

使用 loc 和 iloc 添加缺失值,两者区别如下:

  • loc:选择带标签
  • iloc:选择索引

我们首先创建 20 个随机索引进行选择

missing_index = np.random.randint(10000, size=20)


我们将使用 loc 将某些值更改为 np.nan(缺失值)。

df.loc[missing_index, ["Balance","Geography"]] = np.nan


"Balance"和"Geography"列中缺少 20 个值。让我们用 iloc 做另一个示例。

df.iloc[missing_index, -1] = np.nan


7.填充缺失值

fillna 函数用于填充缺失的值。它提供了许多选项。我们可以使用特定值、聚合函数(例如均值)或上一个或下一个值。

avg = df["Balance"].mean()
df["Balance"].fillna(value=avg, inplace=True)


fillna 函数的方法参数可用于根据列中的上一个或下一个值(例如方法="ffill")填充缺失值。它可以对顺序数据(例如时间序列)非常有用。

8.删除缺失值

处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。

df.dropna(axis=0, how="any", inplace=True)


9.根据条件选择行

在某些情况下,我们需要适合某些条件的观测值(即行)

france_churn = df[(df.Geography == "France") & (df.Exited == 1)]
france_churn.Geography.value_counts()


10.用查询描述条件

查询函数提供了一种更灵活的传递条件的方法。我们可以用字符串来描述它们。

df2 = df.query("80000 < Balance < 100000")
# 让我们通过绘制平衡列的直方图来确认结果。
df2["Balance"].plot(kind="hist", figsize=(8,5))


11.用 isin 描述条件

条件可能有多个值。在这种情况下,最好使用 isin 方法,而不是单独编写值。

df[df["Tenure"].isin([4,6,9,10])][:3]


12.Groupby 函数

Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能,可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。

我们将做几个组比函数的示例。让我们从简单的开始。以下代码将基于 GeographyGender 组合对行进行分组,然后给出每个组的平均流失率。

df[["Geography","Gender","Exited"]].groupby(["Geography","Gender"]).mean()


13.Groupby与聚合函数结合

agg 函数允许在组上应用多个聚合函数,函数的列表作为参数传递。

df[["Geography","Gender","Exited"]].groupby(["Geography","Gender"]).agg(["mean","count"])


14.对不同的群体应用不同的聚合函数

df_summary = df[["Geography","Exited","Balance"]].groupby("Geography").agg({"Exited":"sum", "Balance":"mean"})
df_summary.rename(columns={"Exited":"# of churned customers", "Balance":"Average Balance of Customers"},inplace=True)


此外,「NamedAgg 函数」允许重命名聚合中的列

import pandas as pd
df_summary = df[["Geography","Exited","Balance"]].groupby("Geography").agg(Number_of_churned_customers = pd.NamedAgg("Exited", "sum"),Average_balance_of_customers = pd.NamedAgg("Balance", "mean"))
print(df_summary)


15.重置索引

您是否已经注意到上图的数据格式了。我们可以通过重置索引来更改它。

print(df_summary.reset_index())


图片

16.重置并删除原索引

在某些情况下,我们需要重置索引并同时删除原始索引。

df[["Geography","Exited","Balance"]].sample(n=6).reset_index(drop=True)


17.将特定列设置为索引

我们可以将数据帧中的任何列设置为索引。

df_new.set_index("Geography")


18.插入新列

group = np.random.randint(10, size=6)
df_new["Group"] = group


19.where 函数

它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值为 NaN,但我们也可以指定要作为替换值。

df_new["Balance"] = df_new["Balance"].where(df_new["Group"] >= 6, 0)


20.等级函数

等级函数为值分配一个排名。让我们创建一个列,根据客户的余额对客户进行排名。

df_new["rank"] = df_new["Balance"].rank(method="first", ascending=False).astype("int")


21.列中的唯一值数

它使用分类变量时派上用场。我们可能需要检查唯一类别的数量。我们可以检查值计数函数返回的序列的大小或使用 nunique 函数。

df.Geography.nunique


22.内存使用情况

使用函数 memory_usage,这些值显示以字节为单位的内存.

df.memory_usage()


23.数据类型转换

默认情况下,分类数据与对象数据类型一起存储。但是,它可能会导致不必要的内存使用,尤其是当分类变量具有较低的基数。

低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。例如,地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。

我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。

df["Geography"] = df["Geography"].astype("category")


24.替换值

替换函数可用于替换数据帧中的值。

df["Geography"].replace({0:"B1",1:"B2"})


25.绘制直方图

pandas 不是一个数据可视化库,但它使得创建基本绘图变得非常简单。

我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易,而不是使用其他数据可视化库。

让我们创建平衡列的直方图。

26.减少浮点数小数点

pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。我们可以轻松地调整它。

df["Balance"].plot(kind="hist", figsize=(10,6), 
title="Customer Balance")


27.更改显示选项

我们可以更改各种参数的默认显示选项,而不是每次手动调整显示选项。

  • get_option:返回当前选项
  • set_option:更改选项 让我们将小数点的显示选项更改为 2。
pd.set_option("display.precision", 2)


可能要更改的一些其他选项包括:

  • max_colwidth:列中显示的最大字符数
  • max_columns:要显示的最大列数
  • max_rows:要显示的最大行数

28.通过列计算百分比变化

pct_change用于计算序列中值的变化百分比。在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时,它很有用。

ser= pd.Series([2,4,5,6,72,4,6,72])
ser.pct_change()


29.基于字符串的筛选

我们可能需要根据文本数据(如客户名称)筛选观测值(行)。我已经在数据帧中添加了df_new名称。

df_new[df_new.Names.str.startswith("Mi")]


30.设置数据帧样式

我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的,它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如,我们可以突出显示最小值或最大值。

它还允许应用自定义样式函数。

df_new.style.highlight_max(axis=0, color="darkgreen")


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