Pandas/NumPy中的几个加速方法

,我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
,在本文中，为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。
,首先从 Numpy 开始。Numpy 是用于科学计算的 Python 语言扩展包，通常包含强大的 N 维数组对象、复杂函数、用于整合 C/C++和 Fortran 代码的工具以及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成能力。
,除了上面这些明显的用途，Numpy 还可以用作通用数据的高效多维容器（container），定义任何数据类型。这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。
,接下来一一解析 6 种 Numpy 函数。
,借助于 argpartition()，Numpy 可以找出 N 个最大数值的索引，也会将找到的这些索引输出。然后我们根据需要对数值进行排序。,allclose() 用于匹配两个数组，并得到布尔值表示的输出。如果在一个公差范围内（within a tolerance）两个数组不等同，则 allclose() 返回 False。该函数对于检查两个数组是否相似非常有用。,Clip() 使得一个数组中的数值保持在一个区间内。有时，我们需要保证数值在上下限范围内。为此，我们可以借助 Numpy 的 clip() 函数实现该目的。给定一个区间，则区间外的数值被剪切至区间上下限（interval edge）。,顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素。借助于 extract()，我们还可以使用 and 和 or 等条件。,Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素。比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。Where() 与 SQL 中使用的 where condition 类似，如以下示例所示：,Percentile() 用于计算特定轴方向上数组元素的第 n 个百分位数。,Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构， 旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观。
,大多数人都会犯的一个错误是，在不需要.csv 文件的情况下仍会完整地读取它。如果一个未知的.csv 文件有 10GB，那么读取整个.csv 文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv 文件中导入几行，之后根据需要继续导入。,map() 函数根据相应的输入来映射 Series 的值。用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。,apply() 允许用户传递函数，并将其应用于 Pandas 序列中的每个值。,lsin () 用于过滤数据帧。Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。,Copy () 函数用于复制 Pandas 对象。当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。,select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。,最后，pivot_table() 也是 Pandas 中一个非常有用的函数。如果对 pivot_table() 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。