Python 数据分析上的8个重要的知识点

654次阅读
没有评论

共计 444 个字符,预计需要花费 2 分钟才能阅读完成。

提醒:本文最后更新于 2020-08-07 14:42,文中所关联的信息可能已发生改变,请知悉!

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点

一、列表推导式

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点

下面:

  • 第一个例子是求每一个元素平方的的普通写法
  • 第二个是列表推导式的写法。
Python 数据分析上的 8 个重要的知识点

二、Lambda 函数

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Lambda 函数的基本语法如下:

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
普通函数能做的

Lambda 函数也是能做到的,

只要它们能够写成一行。

下面这个简单的例子能够让你更好的理解 Lambda 函数的强大之处

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Python 数据分析上的 8 个重要的知识点

三、Map 函数与 Filter 函数

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Filter 函数类似于 map 函数

但是 filter 函数通过比较每一个元素是否为真从原始列表中抽取子集。

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点

四、Arange 函数 和 Linspace 函数

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Python 数据分析上的 8 个重要的知识点

五、什么是轴 Axis

使用 Pandas 删除列或对 NumPy 矩阵元素求和时

你可能会遇到这个问题?

如果没有

那么之后也一定会遇到。

下面给出删除列的示例:

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Python 数据分析上的 8 个重要的知识点

六、Concat 函数、Merge 函数和 Join 函数

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Merge 函数在作为主键的指定公共列上合并多个 dataframe

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Join 函数合并两个 dataframe 的方法与 merge 函数类似。

但是

它根据索引合并 dataframe,而不是某些指定列。

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
Python 数据分析上的 8 个重要的知识点

七、Pandas 的 Apply 函数

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点

八、Pivot Tables 数据透视表

Python 数据分析上的 8 个重要的知识点
正文完
 0
水东柳
版权声明:本站原创文章,由 水东柳 于2018-07-30发表,共计444字。
转载说明:除特殊说明外本站文章皆由CC-4.0协议发布,转载请注明出处。
评论(没有评论)