强大的Python数据科学技巧有哪些

这篇文章主要介绍“强大的Python数据科学技巧有哪些”，在日常操作中，相信很多人在强大的Python数据科学技巧有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”强大的Python数据科学技巧有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！通常我们最终会写出复杂的for循环以将多个列表组合在一起。听起来很熟悉？那么你会喜欢zip函数的。这个zip函数的目的是“创建一个迭代器，从每个iterable中聚合元素”。让我们通过一个简单的示例来了解如何使用zip函数并组合多个列表：看到合并多个列表有多容易了吗？我喜欢使用Google Maps数据。想想看，它是最丰富的数据应用程序之一。这就是为什么我决定从这个Python技巧开始的原因。当我们想查看两个变量之间的关系时，使用散点图是非常好的。但是如果变量是一个位置的经纬度坐标，你会使用它们吗？可能不会。最好把这些点标在真实的地图上，这样我们就可以很容易地看到并解决某个特定的问题（比如优化路线）。gmplot提供了一个令人惊叹的界面，可以生成HTML和JavaScript，将我们想要的所有数据呈现在Google Maps之上。让我们来看一个如何使用gmplot的例子。安装gmplot在Google地图上绘制位置坐标让我们导入库并读取数据：上面的代码将生成HTML文件，你可以看到Google地图上绘制了纬度和经度坐标。热图以红色显示具有高密度点的区域。很酷吧？我们在早期数据科学数据集中面临的最大障碍之一 —— 我们应该如何处理分类变量？我们的机器眨眼间就可以处理数字，但是处理类别却是一个完全不同的问题。一些机器学习算法可以自己处理分类变量。但是我们需要将它们转换为数值变量，为此，category_encoders是一个了不起的库，提供了15种不同的编码方案。让我们看看如何利用这个库。安装 category-encoders将分类数据转换为数值数据category_encoders支持大约15种不同的编码方法，例如：哈希编码LeaveOneOut编码顺序编码二进制编码目标编码所有编码器都与 sklearn-transformers 完全兼容，因此可以轻松地在你现有的脚本中使用它们。另外，category_encoders支持NumPy数组和Pandas数据帧。你可以在此处阅读有关category_encoders的更多信息。你通常花费多少时间来清理和预处理数据？数据科学家通常花费60~70％的时间来清理数据这一说法是正确的。对我们来说，追踪这一点很重要，对吗？我们不想花费数天的时间来清理数据，而忽略其他数据科学步骤。这是progress_apply 函数使我们的研究更加轻松的地方。让我演示一下它是如何工作的。让我们计算所有点到特定点的距离，并查看完成此任务的进度。你会看到跟踪我们的代码进度有多么容易。简单，高效。我们花了很多时间来理解我们得到的数据。这很公平——我们不想在不了解我们正在使用的模型的情况下直接跳入模型构建。这是任何数据科学项目中必不可少的步骤。pandas_profiling 是一个Python软件包，可减少执行初始数据分析步骤所需的大量工作。该软件包只需一行代码即可生成有关我们数据的详细报告！我们可以看到，仅用一行代码，就得到了数据集的详细报告：警告，例如： Item_Identifier具有高基数：1559个不同的值警告所有类别变量的频率计数数字变量的分位数和描述统计相关图现在谁不熟悉Pandas？它是最流行的Python库之一，广泛用于数据操作和分析。我们知道Pandas有惊人的能力来操纵和总结数据。我最近在研究一个时间序列问题，发现Pandas有一个我以前从未使用过的 Grouper 函数。我开始对它的使用感到好奇。事实证明，这个Grouper函数对于时间序列数据分析是一个非常重要的函数。让我们试试这个，看看它是如何工作的。你可以在这里下载此代码的数据集。现在，处理任何时间序列数据的第一步是将date列转换为DateTime格式：假设我们的目标是查看每个客户的每月销售额。我们大多数人都在这里尝试写一些复杂的东西。但这是Pandas对我们来说更有用的地方。我们可以通过groupby语法使用一种简单的方法，而不必再进行重新索引。我们将为这个函数添加一些额外的内容，提供一些关于如何在date列中对数据分组的信息。它看起来更干净，工作原理完全相同：我们刚刚看到了grouper如何帮助对时间序列数据进行分组。现在，这里有一个挑战——如果我们想将name列（在上面的示例中是索引）作为dataframe的列呢。这就是unstack函数变得至关重要的地方。让我们对上面的代码示例应用unstack函数并查看结果。 非常有用！注意：如果索引不是MultiIndex，则输出将是Series。我是matplotlib库的超级粉丝。它是我们在Jupyter Notebook中用来生成各种图形的最常见的可视化库。要查看这些绘图，我们通常在导入matplotlib库时使用一行——%matplotlib inline。这很好用，它呈现了Jupyter Notebook中的静态图。只需将行 %matplotlib替换为 %matplotlib notebook，就可以看到神奇的效果了。你将在你的 Notebook得到可调整大小和可缩放的绘图！只需更改一个字，我们就可以获取交互式绘图，从而可以在绘图中调整大小和缩放。解决一个问题可以有多种方法。作为数据科学家，我们对此非常了解。计算成本在行业中至关重要，尤其是对于中小型组织而言。你可能希望选择最好的方法，以在最短的时间内完成任务。实际上，在Jupyter Notebook中检查特定代码块的运行时间非常容易。只需添加%% time命令来检查特定单元格的运行时间：在这里，我们有CPU时间和Wall时间。CPU时间是CPU专用于某个进程的总执行时间或运行时间。Wall时间是指时钟从流程开始到“现在”之间经过的时间。R和Python是数据科学世界中最好的和最受欢迎的两种开源编程语言。R主要用于统计分析，而Python提供了一个简单的接口，可将数学解决方案转换为代码。这是个好消息，我们可以在一个Jupyter Notebook中同时使用它们！我们可以利用这两个 香港云主机生态系统，为此，我们只需要安装rpy2。因此，现在暂时搁置R与Python的争论，并在我们的Jupyter Notebook中绘制ggplot级图表。我们可以同时使用两种语言，甚至可以在它们之间传递变量。在这里，我们用Python 创建了一个数据框df，并使用它创建了一个使用R的ggplot2库（geom_point函数）的散点图。到此，关于“强大的Python数据科学技巧有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注开发云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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