提高效率，拒绝重复！7个Pandas数据分析高级技巧

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作者：Revert       编译：1+1=6

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用df.groupby ().iter ()分析数据样本

与Excel相比，在Jupyter Notebook中逐行或逐组地查看数据集通常比较困难。一个有用的技巧是 使用生成器并使用 Ctrl + Enter 而不是 Shift + Enter 来迭代地查看同一个单元格中的不同样本。

首先，使用  . g roupby() （或 .iterrows() ）生成器创建一个单元格，并添加 ._ iter__() ：

generator = df.groupby(['identifier']).__iter__()

然后，使用键盘快捷键 Ctrl + Enter ，尽可能多地运行以下单元格，以观察对你来说最重要的数据：

group_id, grouped_data = generator.__next__()
print(group_id) 
grouped_data

下面是一个分析泰坦尼克号数据集中的乘客的例子，这些乘客的机票号码完全相同。你没有能力把每一组乘客单独分开，所以使用这种方法可以让你用一种非常简单的方法分析每一组乘客：

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用于数据探索和数据质量评估技巧

在数据科学中，我们常常倾向于从头开始编写我们的数据分析代码。因为所有的数据集都是不同的。然而，有一个神奇的  pandas_profiling  包使得这种逻辑毫无意义。这个包实际上自动化了数据探索和数据质量评估步骤！看一看：

显然，它不能解决所有的数据分析问题，例如，如果数据中有文本变量。但它应该是你开始分析任何数据集的方式！

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多重chain

一旦你理解了可以使用链接方法组合多个操作，Pandas就变得非常有趣。链接基本上是在相同的代码“行”中添加操作。

运行下面的代码：

• 在数据集中添加新列（ .merge ）

• 计算女乘客比例（ .apply(female_proportion) ）

• 乘客人数超过一人的团体（ df.Ticket.value_counts()>1 ）

• 拥有相同的票号（ .groupby('Ticket ') ）

我们不需要创建新的dataframes，新的变量等任何新的东西。链接方法允许你把你的想法“翻译”成实际的操作。

def female_proportion(dataframe):
    return (dataframe.Sex=='female').sum() / len(dataframe)

female_proportion(df)

df.merge(
    df.loc[
        df.Ticket.isin(
            df.Ticket.value_counts().loc[
                df.Ticket.value_counts()>1
            ].index
        )
    ].groupby('Ticket').apply(female_proportion) \
     .reset_index().rename(columns={0:'proportion_female'}),
     how='left', on='Ticket'
)

下面的例子也是chain方法的一个很好的例子：

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绘制系数/特征重要性与风格

如果你在做机器学习，如果用外行的话来解释清楚你的机器学习模型你觉得特别困难。 这里有一个方法可以帮助你，那就是 在你的模型中有一个很好的视觉系数或者特征重要性。

以下是我们一直在重复使用的可视化结果（避免重新造轮子）：

pd.DataFrame({
    'variable': variables,
    'coefficient': model.coef_[0]
}) \
    .round(decimals=2) \
    .sort_values('coefficient', ascending=False) \
    .style.bar(color=['grey', 'lightblue'], align='zero')

结果如下：

变量是根据系数（或变量重要性）进行排序的，彩色条允许我们快速找到最重要的变量。Pclass列有最大的（负）系数，它的绝对值是第二大的系数Embarked_Q的两倍。

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sklearn pandas

如果你是一名Pandas爱好者，你会不止一次地意识到，与Pandas DataFrame和sklearn联合并不总是最佳选择。但不要就此止步。一些贡献者创建了sklearn_panda，它介于这两个包之间，为他们架起桥梁。它用一个Pandas友好的 DataFrameMapper 替换了sklearn的 ColumnTransformer 。

from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler
from sklearn_pandas import DataFrameMapper
from category_encoders import LeaveOneOutEncoder

imputer_Pclass = SimpleImputer(strategy='most_frequent', add_indicator=True)
imputer_Age = SimpleImputer(strategy='median', add_indicator=True)
imputer_SibSp = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0, add_indicator=True)
imputer_Parch = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0, add_indicator=True)
imputer_Fare = SimpleImputer(strategy='median', add_indicator=True)
imputer_Embarked = SimpleImputer(strategy='most_frequent')

scaler_Age = MinMaxScaler()
scaler_Fare = StandardScaler()

onehotencoder_Sex = OneHotEncoder(drop=['male'], handle_unknown='error')
onehotencoder_Embarked = OneHotEncoder(handle_unknown='error')

leaveoneout_encoder = LeaveOneOutEncoder(sigma=.1, random_state=2020)

mapper = DataFrameMapper([
    (['Age'], [imputer_Age, scaler_Age], {'alias':'Age_scaled'}),
    (['Pclass'], [imputer_Pclass]),
    (['SibSp'], [imputer_SibSp]),
    (['Parch'], [imputer_Parch]),
    (['Fare'], [imputer_Fare, scaler_Fare], {'alias': 'Fare_scaled'}),
    (['Sex'], [onehotencoder_Sex], {'alias': 'is_female'}),
    (['Embarked'], [imputer_Embarked, onehotencoder_Embarked]), 
    (['Embarked_Pclass_Sex'], [leaveoneout_encoder])
], df_out=True)

mapper.fit(X=train, y=train['Survived']) 

下面是使用. fit ()方法后的输出示例：

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tqdm

在处理大型数据集时，数据操作需要时间。 使用tqdm来跟踪你的代码是否正在实际运行，以及它需要多长时间 ，而不是在你的Jupyter Notebook无聊的等待，而不知道发生了什么。 对于运行速度太慢的脚本，这也是一种尽早中止的好方法。

from tqdm import notebook
notebook.tqdm().pandas()

现在所有的Pandas DataFrame 都有了新的方法：

• .progress_apply， .progress_applymap

• .progress_map

它们与 apply、 applymap 和 map 一样，只是它们将绘制一个进度条。很酷！

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使用.to clipboard()粘贴数据到Excel中

如果你是Excel的忠实用户， 尽管Pandas有许多选项，但是通过最少的编码很难获得类似的输出水平。

有一件事可以这么干，那就是把我们的结果导出到Excel中。但是 没有使用.to_excel方法 。相反，我们使用更流畅的 .to_clipboard(index=False) 将数据复制到剪贴板。然后在Excel中使用Ctrl + V将数据粘贴到当前电子表格中。

2020年第 78 篇文章

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