我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
Numpy 的 6 种高效函数
首先从 Numpy 开始。Numpy 是用于科学计算的 Python 语言扩展包，通常包含强大的 N 维数组对象、复杂函数、用于整合 C/C++和 Fortran 代码的工具以及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成能力。
除了上面这些明显的用途，Numpy 还可以用作通用数据的高效多维容器（container），定义任何数据类型。这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。
接下来一一解析 6 种 Numpy 函数。
argpartition()
借助于 argpartition()，Numpy 可以找出 N 个最大数值的索引，也会将找到的这些索引输出。然后我们根据需要对数值进行排序。
x = np.array([12,10,12,0,6,8,9,1,16,4,6,0])index_val = np.argpartition(x,-4)[-4:]
index_val
array([1,8,2,0], dtype=int64)np.sort(x[index_val])
array([10,12,12,16])
allclose()
allclose() 用于匹配两个数组，并得到布尔值表示的输出。如果在一个公差范围内（within a tolerance）两个数组不等同，则 allclose() 返回 False。该函数对于检查两个数组是否相似非常有用。
array1 = np.array([0.12,0.17,0.24,0.29])
array2 = np.array([0.13,0.19,0.26,0.31])# with a tolerance of 0.1, it should return False:
np.allclose(array1,array2,0.1)
False# with a tolerance of 0.2, it should return True:
np.allclose(array1,array2,0.2)
True
clip()
Clip() 使得一个数组中的数值保持在一个区间内。有时，我们需要保证数值在上下限范围内。为此，我们可以借助 Numpy 的 clip() 函数实现该目的。给定一个区间，则区间外的数值被剪切至区间上下限（interval edge）。
x = np.array([3,17,14,23,2,2,6,8,1,2,16,0])np.clip(x,2,5)
array([3,5,5,5,2,2,5,5,2,2,5,2])
extract()
顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素。借助于 extract()，我们还可以使用 and 和 or 等条件。
# Random integers
array= np.random.randint(20, size=12)
array
array([0,1,8,19,16,18,10,11,2,13,14,3])# Divide by2andcheckifremainderis1
cond = np.mod(array,2)==1
cond
array([False,True,False,True,False,False,False,True,False,True,False,True])# Use extracttogetthe values
np.extract(cond,array)
array([1,19,11,13,3])# Apply conditiononextract directly
np.extract(((array<3) | (array>15)),array)
array([0,1,19,16,18,2])
where()
Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素。比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。Where() 与 SQL 中使用的 where condition 类似，如以下示例所示：
y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater than 5, returns index position
np.where(y>5)
array([2,3,5,7,8], dtype=int64),)# First will replace the values that match the condition,
# second will replace the values that does not
np.where(y>5,"Hit","Miss")
array(['Miss','Miss','Hit','Hit','Miss','Hit','Miss','Hit','Hit'],dtype='<U4')
percentile()
Percentile() 用于计算特定轴方向上数组元素的第 n 个百分位数。
a = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])print("50th Percentile of a, axis = 0 : ",
np.percentile(a,50, axis =0))
50th Percentile of a, axis =0:6.0b = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])print("30th Percentile of b, axis = 0 : ",
np.percentile(b,30, axis =0))
30th Percentile of b, axis =0: [5.13.51.9]
这就是 Numpy 扩展包的 6 种高效函数，相信会为你带来帮助。接下来看一看 Pandas 数据分析库的 6 种函数。
Pandas数据统计包的6种高效函数
Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观。
Pandas 适用于以下各类数据:
具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表；
有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据；
带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型）；
其他任意形式的统计数据集。事实上，数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中。
Pandas 擅长处理的类型如下所示：
容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）；
大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列；
显式数据可自动对齐: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使 Series、 DataFrame 等自动对齐数据；
灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换；
简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据；
基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定；
更加直观地合并以及连接数据集；
更加灵活地重塑、转置（pivot）数据集；
轴的分级标记 (可能包含多个标记)；
具有鲁棒性的 IO 工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据，以及从 HDF5 格式中保存 / 加载数据；
时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等。
read_csv(nrows=n)
大多数人都会犯的一个错误是，在不需要.csv 文件的情况下仍会完整地读取它。如果一个未知的.csv 文件有 10GB，那么读取整个.csv 文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv 文件中导入几行，之后根据需要继续导入。
import io
import requests# I am using this online data set just to make things easier for you guys
url ="https://raw.github.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/AirPassengers.csv"
s = requests.get(url).content# read only first 10 rows
df = pd.read_csv(io.StringIO(s.decode('utf-8')),nrows=10 , index_col=0)
map()
map( ) 函数根据相应的输入来映射 Series 的值。用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。
# create a dataframe
dframe= pd.DataFrame(np.random.randn(4,3), columns=list('bde'), index=['India','USA','China','Russia'])#compute a formatted string from each floating point value in frame
changefn = lambda x:'%.2f'% x# Make changes element-wise
dframe['d'].map(changefn)
apply()
apply() 允许用户传递函数，并将其应用于 Pandas 序列中的每个值。
# max minus mix lambda fn
fn = lambda x: x.max() - x.min()# Apply this on dframe that we've just created above
dframe.apply(fn)
isin()
lsin () 用于过滤数据帧。Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。
# Using the dataframe we created for read_csv
filter1= df["value"].isin([112])
filter2= df["time"].isin([1949.000000])df [filter1 & filter2]
copy()
Copy () 函数用于复制 Pandas 对象。当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。
# creating sample series
data = pd.Series(['India','Pakistan','China','Mongolia'])# Assigning issue that we face
data1= data
# Change a value
data1[0]='USA'
# Also changes value in old dataframe
data# To prevent that, we use
# creating copy of series
new= data.copy()# assigning new values
new[1]='Changed value'# printing data
print(new)
print(data)
select_dtypes()
select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。
# We'll use the same dataframe that we used for read_csv
framex = df.select_dtypes(include="float64")# Returns only time column
最后，pivot_table( ) 也是 Pandas 中一个非常有用的函数。如果对 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。
# Create a sample dataframe
school = pd.DataFrame({'A': ['Jay','Usher','Nicky','Romero','Will'],
'B': ['Masters','Graduate','Graduate','Masters','Graduate'],
'C': [26,22,20,23,24]})# Lets create a pivot table to segregate students based on age and course
table = pd.pivot_table(school,values='A',index=['B','C'],
columns =['B'], aggfunc = np.sum, fill_value="Not Available")
table
