Python近幾年十分流行，不少小伙伴都來學(xué)習(xí)Python了，都知道Python有幾大方向，如爬蟲、Python開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析、人工智能等，本篇針對數(shù)據(jù)分析學(xué)科，給大家講解Numpy和Pandas函數(shù)，使用高效函數(shù)會使數(shù)據(jù)分析更為容易、簡單，請看下文：

Numpy的高效函數(shù)

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

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

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

4、extract()：它是在特定條件下從一個數(shù)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(shù)組中返回滿足條件的數(shù)據(jù)。比如，它會返回滿足條件的數(shù)據(jù)的索引位置。

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

Pandas的高效函數(shù)

1、read_csv：大多數(shù)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(nèi)存，還會花很多時間。我們需要做的只是從.csv文件中導(dǎo)入幾行，之后根據(jù)需要繼續(xù)導(dǎo)入。

2、map()：根據(jù)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(shù)，并將其應(yīng)用于Pandas序列中的每個值。

4、isin()：用于過濾數(shù)據(jù)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(fù)制Pandas對象。當一個數(shù)據(jù)分配給另一個數(shù)據(jù)時，如果其中一個數(shù)據(jù)進行了修改，另一個數(shù)據(jù)的值也會發(fā)生改變。這種時候就可以使用copy()函數(shù)。

6、select_dtypes()：這個函數(shù)的參數(shù)可設(shè)置為包含所擁有特定數(shù)據(jù)類型的列，也可以設(shè)置為排除具有特定數(shù)據(jù)類型的列。