当前位置: 首页 > Python编程 > Python编程实战技能 > Python编程学习教程 > 优化Python编程的4个妙招

优化Python编程的4个妙招

发布时间:2020年09月29日 09:56:17 来源:环球青藤 点击量:40

【摘要】作为一名程序员,敲出最优的Python代码非常非常重要。别无他法,杂乱低效的代码笔记本会消耗你的时间,也会浪费大量项目资金。所以,今天小编就为大家分享一下,优化Python编程的4个妙招,一起了解下吧!

1. Pandas.apply() – 特征工程瑰宝

Pandas 库已经非常优化了,但是大部分人都没有发挥它的最大作用。想想它一般会用于数据科学项目中的哪些地方。一般首先能想到的就是特征工程,即用已有特征创造新特征。其中最高效的方法之一就是Pandas.apply(),即Pandas中的apply函数。

在Pandas.apply()中,可以传递用户定义功能并将其应用到Pandas Series的所有数据点中。这个函数是Pandas库最好的扩展功能之一,它能根据所需条件分隔数据。之后便能将其有效应用到数据处理任务中。

2. Pandas.DataFrame.loc – Python数据操作绝妙技巧

所有和数据处理打交道的数据科学家(差不多所有人了!)都应该学会这个方法。

很多时候,数据科学家需要根据一些条件更新数据集中某列的某些值。Pandas.DataFrame.loc就是此类问题最优的解决方法。

3. Python函数向量化

另一种解决缓慢循环的方法就是将函数向量化。这意味着新建函数会应用于输入列表,并返回结果数组。在Python中使用向量化能至少迭代两次,从而加速计算。

事实上,这样不仅能加速代码运算,还能让代码更加简洁清晰。

4. Python多重处理

多重处理能使系统同时支持一个以上的处理器。

此处将数据处理分成多个任务,让它们各自独立运行。处理庞大的数据集时,即使是apply函数也显得有些迟缓。

关于优化Python编程的4个妙招,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

分享到: 编辑:方梦茹

就业培训申请领取
您的姓名
您的电话
意向课程
点击领取

环球青藤

官方QQ

扫描上方二维码或点击一键加群,免费领取大礼包,加群暗号:青藤。 一键加群

绑定手机号

应《中华人民共和国网络安全法》加强实名认证机制要求,同时为更加全面的体验产品服务,烦请您绑定手机号.

预约成功

本直播为付费学员的直播课节

请您购买课程后再预约

环球青藤移动课堂APP 直播、听课。职达未来!

安卓版

下载

iPhone版

下载
环球青藤官方微信服务平台

刷题看课 APP下载

免费直播 一键购课

代报名等人工服务

课程咨询 学员服务 公众号

扫描关注微信公众号

APP

扫描下载APP

返回顶部