pythonNumpy和Pandas如何高效使用？

Python近幾年十分流行，不少小伙伴都來學習Python了，都知道Python有幾大方向，如爬蟲、Python開發工程師、數據分析、人工智能等，本篇針對數據分析學科，給大家講解Numpy和Pandas函數，使用高效函數會使數據分析更為容易、簡單，請看下文：

Numpy的高效函數

1、argpartition()：借助它，Numpy可以找出N個最大數值的索引，也會將找到的索引進行輸出，進而根據需要對數值進行排序。

2、allclose()：適用于匹配兩個數組，進而得到布爾值表示的輸出。如果在一個范圍內(withinatolerance)兩個數組不等同，則會返回False。該函數對于檢查兩個數組是否相似非常有用。

3、clip()：使一個數組中的數值保持在區間內。在需要保證數值在上下限范圍的情況下，可以借助clip()函數實現該目的。

4、extract()：它是在特定條件下從一個數組中提取特定元素，還可以使用and和or等條件。

5、where()：用于從一個數組中返回滿足條件的數據。比如，它會返回滿足條件的數據的索引位置。

6、percentile()：用于計算特定軸方向上數組元素的第n個百分位數。

Pandas的高效函數

1、read_csv：大多數新手都會犯的一個錯誤是，在不需要.csv文件的情況下仍會完整地讀取它。如果一個未知的.csv文件有10GB，那么讀取整個.csv文件將會非常不明智，不僅要占用大量內存，還會花很多時間。我們需要做的只是從.csv文件中導入幾行，之后根據需要繼續導入。

2、map()：根據輸入來映射Series的值。用于將一個Series中的每個值替換為另一個值。

3、apply()：允許用戶傳遞函數，并將其應用于Pandas序列中的每個值。

4、isin()：用于過濾數據幀。Isin()有助于選擇特定列中具有特定(或多個)值的行。

5、copy()：用于復制Pandas對象。當一個數據分配給另一個數據時，如果其中一個數據進行了修改，另一個數據的值也會發生改變。這種時候就可以使用copy()函數。

6、select_dtypes()：這個函數的參數可設置為包含所擁有特定數據類型的列，也可以設置為排除具有特定數據類型的列。