原文作者：Norman Niemer
原文链接：Top 10 Coding Mistakes Made by Data Scientists
数据分析师是“比软件工程师更懂统计学，比统计学家更懂软件工程的人”。大部分数据分析师都有统计学背景，但软件工程的经验相对会比较少。我本人是一名高级数据科学家，曾与很多初级数据分析师共事过，同时，我也是 Stack Overflow 里 Python 版块的积极分子，活跃排名在前 1%，下面是我多年经验总结出来的，初级数据分析师最常见的 10 大陋习。
1. 不分享代码里引用的数据
数据分析需要编程与数据。对于想重现开发结果的人来说，他们需要访问数据文件。这说起来只是基础知识，但很多初级数据分析师都会忘记分享代码里引用的数据文件。
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('file-i-dont-have.csv') # 这里会出错
do_stuff(df)
解决方案：把数据文件上传到网盘，或者把数据保存至数据库，供读者提取，但不要把文件放到 git 上，原因见下文。
2. 直接写绝对路径，无法访问
与第 1 个错误类似，代码里的路径是绝对路径，无法访问。运行你的代码时，如果需要在很多地方修改路径，这就太麻烦了。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('/path/i-dont/have/data.csv') # 这里会出错
do_stuff(df)
# 或
impor os
os.chdir('c:\\Users\\yourname\\desktop\\python') # 这里会出错
解决方案：使用相对路径，或用全局变量设置路径。
3. 把数据与代码放在一起
数据分析代码需要数据，凭什么不能把数据与代码放在同一个目录里？那是不是还可以把图片、报告或其它垃圾文件都放在一起，呕！真是一团糟~
├── data.csv
├── ingest.py
├── other-data.csv
├── output.png
├── report.html
└── run.py
解决方案：把文件分门别类放在不同目录里，比如，data、reports、code、images 等。
4. Git Commit 时用源代码提交数据
现在大家都习惯用版本控制工具提交代码，不过用版本控制工具分享数据就没那么么合适了。分享的数据文件比较小还好说，但 Git 并没有为数据，尤其是对大型数据文件做过优化。
git add data.csv
解决方案：把大型数据文件存在网盘里。
5. 不用DAG（有向无环图），用函数
数据问题先说到这里，接下来说下写代码问题！很多数据分析师都学过怎么写函数，数据分析代码大都是以线性方式运行的函数。这会引发一系列问题，详见《你的机器学习代码有问题的 4 大原因》。
def process_data(data, parameter):
data = do_stuff(data)
data.to_pickle('data.pkl')
data = pd.read_csv('data.csv')
process_data(data)
df_train = pd.read_pickle(df_train)
model = sklearn.svm.SVC()
model.fit(df_train.iloc[:,:-1], df_train['y'])
解决方案：不要写成线性的链式函数，数据分析代码最好是完成各种任务的依赖项这种形式，建议了解下 airflow。
6. 写循环
与函数一样，For 循环也是数据分析师的编程必修课，For 循环简单易懂，上手容易，但速度慢，写法也特别啰嗦，数据分析师写循环，只能说明他们不懂向量化编程。
x = range(10)
avg = sum(x)/len(x)
std = math.sqrt(sum((i-avg)**2 for i in x)/len(x))
zscore = [(i-avg)/std for x]
# 应该用: scipy.stats.zscore(x)
# 或
groupavg = []
for i in df['g'].unique():
dfg = df[df['g'] == i]
groupavg.append(dfg['g'].mean())
# 应该用: df.groupby('g').mean()
解决方案： Numpy、 scipy 、 pandas 提供了多种可以替代循环的向量化函数。
7. 不写单元测试
数据、参数、用户输入的变化都会导致代码崩溃，很多时候，出了问题你都注意不到。输出结果有问题，以此做出的决策同样也会有问题，请记住，有问题的数据只会导致有问题的决策！
assert df['id'].unique().shape[0] == len(ids) # 所有数据是否都 id?
assert df.isna().sum()<0.9 # 捕获缺失值
assert df.groupby(['g','date']).size().max() ==1 # 是否有重复值或日期?
assert d6tjoin.utils.PreJoin([df1,df2],['id','date']).is_all_matched() # 所有 id 都匹配吗?
解决方案：使用 assert 语句检查数据质量。 pandas 有质量检测的功能，数据分析师可以尝试一下。
8. 不写文档说明
数据分析师干的都是急活儿，这个我懂。客户和领导都是急脾气，一有需求，你就得赶紧把问题搞定。但是过些日子，他们问“能不能调整下 XYZ”或让你“更新一下”的时候，你看着自己写的代码，都不记得自己为什么这么写了，这时就该傻眼了。
def some_complicated_function(data):
data = data[data['column']!='wrong']
data = data.groupby('date').apply(lambda x: complicated_stuff(x))
data = data[data['value']<0.9]
return data
解决方案：花些时间，哪怕是提交了分析以后，也要记录一下所做的工作。将来的你一定会感谢现在努力的自己！这样做，你的代码也会更专业！
9. 把文件保存为 CSV 或 Pickle
我们再把目光转回到数据，毕竟我要讲的是数据分析。与前面说过的循环与函数一样，CSV 与 Pickle 文件是数据分析师最喜欢的文件格式，但其实这两种格式都没那么好。CSV 不支持模式（Schema），导入数据后还要重新解析数字与日期。Pickle 文件解决了这个问题，但只能用于 Python，还不能压缩。这两种格式都不适合存储大型数据集。
def process_data(data, parameter):
data = do_stuff(data)
data.to_pickle('data.pkl')
data = pd.read_csv('data.csv')
process_data(data)
df_train = pd.read_pickle(df_train)
解决方案：用 parquet 或其它带数据模式（Schema）的二进制格式，最好是能压缩数据的格式。
10. 依赖 Jupyter Notebook
这一点争议很大：Jupyter Notebook 与 CSV 一样都是数据分析师的最爱，但这并不代表它们就非常好了。实际上，Jupyter Notebook 是上面提及的很多软件工程陋习的源泉，具体如下：
- 把所有文件都堆在一个文件夹里；
- 不用 DAG，而是编写由上向下的线性运行代码；
- 不利于模块化编程；
- 很难调试（debug）代码；
- 代码与输出结果都混在一个文件里；
- 版本控制不好。
总之，Jupyter Notebook 上手容易，深入难。
解决方案：使用 IDE，如，pycharm 、spyder、VSCode 。
文章到这里看似结束，但其实并没有结束，作者在原文里要表述的也不止这些，更多的还是想推广 Databolt 推出的 python 数据科学支持库， d6t-python。该支持库包括了几个组件，d6tflow 、d6tpipe 、d6tstack 、d6tjoin 。说明如下：
d6tflow，与 airflow 类似，用于控制数据分析工作的工作流，解决文中第 5、9 中的问题。
d6tpipe，创建公开或私有的远程文件存储，推送或取回数据文件，与他人共享数据文件，还可以管理多个项目的数据文件，解决文中第 1、2、4 中的问题。
d6tstack，用于提取数据，支持 xls、csv、txt 等源文件，可以输出为 csv、Parquet、SQL 与 pandas 格式的数据，提高了数据文件读取写入的性能，还可以检查与修复数据文件中的模式（Schema）问题。
d6tjoin，无需自己编写代码即可轻松 join 数据集，为字符串、日期与数字提供最佳匹配。比如，无需手动处理即可匹配相似但不相同的地址、姓名、日期。
呆鸟云：原文虽然有软广的嫌疑，但在很多方面也刺痛了呆鸟这颗数据分析老白的心，所以在正文里剔除了软广的内容，让大家可以专心阅读。
结尾加上了 d6t-Python 的介绍是因为虽然自己没用过，但这个支持库看起来也挺美，有兴趣的朋友可以亲手一试，也许会有惊喜哦。
