KDnuggets
·
大多数数据科学家未使用的高级Pandas模式
💡
原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
本文讨论了数据科学中使用pandas的最佳实践，重点介绍了方法链、pipe()模式、高效的连接与合并、groupby优化、向量化条件逻辑和性能陷阱。通过避免不必要的中间变量和使用向量化操作，可以提高代码的可读性和执行效率。建议使用transform()替代agg()，并利用np.where()和np.select()进行条件赋值，以提升性能。
🎯
关键要点
- 数据科学中，初学者常常养成不良习惯，如使用iterrows()循环和中间变量赋值，这会导致代码可读性差和执行效率低。
- 方法链可以将一系列转换写成单个表达式，避免不必要的中间变量，提升代码的可读性。
- 使用pipe()模式可以将复杂的转换逻辑封装在单独的函数中，保持链式调用的可读性和可测试性。
- 在连接和合并数据时，merge()函数常被误用，需注意使用validate参数来避免多对多连接和行膨胀问题。
- 在使用groupby时，transform()方法比agg()更高效，因为它返回与原始DataFrame相同的形状，适合添加组级统计数据。
- 使用向量化条件逻辑（如np.where()和np.select()）比使用apply()更高效，能够显著提升性能。
- 避免使用iterrows()和apply(axis=1)，因为它们在处理大数据时效率低下，应该使用NumPy或pandas内置函数。
- 将字符串列转换为分类dtype可以显著提高性能，避免使用链式赋值以防止未定义行为。
❓
延伸问答
如何提高Pandas代码的可读性？
可以通过使用方法链和pipe()模式来提高Pandas代码的可读性，避免不必要的中间变量。
在Pandas中，如何高效地合并数据？
使用merge()函数时，注意使用validate参数来避免多对多连接和行膨胀问题。
为什么要使用transform()而不是agg()？
transform()返回与原始DataFrame相同的形状，适合添加组级统计数据，且比agg()更高效。
如何在Pandas中进行条件赋值以提高性能？
使用np.where()和np.select()进行条件赋值比使用apply()更高效，能显著提升性能。
使用iterrows()有什么问题？
iterrows()在处理大数据时效率低下，建议使用NumPy或Pandas内置函数替代。
如何避免Pandas中的性能陷阱？
避免使用iterrows()和apply(axis=1)，并将字符串列转换为分类dtype，以提高性能。
➡️
