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用Python创建清晰的值列表,提高数据处理效率

一、Python语言快速入门

Python作为一种高级语言,其特点在于简洁易懂、语法清晰简单、灵活性高、能够完成各种功能性要求,并且自由开源。Python是一种对程序代码缩进十分严格的语言,这样的方式也有助于代码的可读性。

下面就以一个简单的例子来进行介绍:

   list = [1,2,3,"hello world", 4,5]
   print(list)

在 Python 中,我们可以用 [ ] 括号来表示一个 List(列表)。利用以上代码,即可打印出以下结果:

   [1, 2, 3, 'hello world', 4, 5]

这样我们就顺利创建出了一个清晰、明了的列表。

二、数据处理方法提升

在数据处理过程中,对列表的应用是很广泛的。 Python 还支持对列表中的数值进行处理,例如求和、排序、筛选等。而且 Python 针对截取列表也有很方便的方法。下面对列表进行舍弃、拼接两种处理方法进行介绍:

   >>> list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
   >>> # 抛弃掉前4个元素
   >>> list[4:]
   [5, 6, 7, 8, 9, 10]
   >>> # 抛弃掉后4个元素
   >>> list[:-4]
   [1, 2, 3, 4, 5, 6]
   >>> # 抛弃掉中间的3个元素
   >>> list[:4] + list[7:]
   [1, 2, 3, 4, 8, 9, 10]

以上可以看到,Python 内置的方法非常方便,易于使用,更加迅捷高效地进行数据处理。

三、Python列表与NumPy

NumPy 是 Python 中一个优秀的科学计算库,支持高效的数组操作。它提供了大量的数学运算功能,包括线性代数、傅里叶变换、统计和随机模拟等。 与原生 Python 中的列表相比,NumPy 数组提供了更多数值计算的高级功能。例如:

   import numpy as np
   # 创建一个一维数组
   arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   # 创建一个二维数组
   arr2d = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])

通过 NumPy 我们得以更有效地完成向量化数据处理,提升效率。例如:

   arr = np.arange(1000000)
   list = list(range(1000000))
   # 判断两者的运行时间
   %time for _ in range(10): arr2 = arr * 2
   CPU times: user 3.98 ms, sys: 0 ns, total: 3.98 ms
   Wall time: 3.86 ms
 
   %time for _ in range(10): list2 = [x * 2 for x in list]
   CPU times: user 807 ms, sys: 187 ms, total: 994 ms
   Wall time: 991 ms

从结果可以看出,NumPy 数组处理的时间要比 Python 的内置列表更加高效。

四、pandas实现数据处理

pandas 是一个为了分析和处理数据而创建的库。它其实是 NumPy 的升级版,常用数据类型为 Series 和 DataFrame。可以理解为将 NumPy 的数组增加了索引的方法。pandas 可以实现从文件、数据库等地方读入数据,进行数据分析与清洗,筛选数据等功能。并在数据分析部分更加侧重于统计指标的计算,例如均值、中位数、方差、标准差、众数、最小值和最大值等。

例如:

   # 读取数据为DataFrame类型
   df = pd.read_csv('data.csv')
   # 所有数据的列名
   col_name_list = df.columns.tolist()
   # 查看前5行数据
   df.head(5)
   # 根据条件筛选数据
   df[df.columnA > 100]

pandas 提供的数据处理、统计分析等功能依据强大,是处理数据集、探索性分析的利器,并且支持各种的图形化数据呈现。

五、总结

本次探讨从 Python 的数据类型入手,到介绍了 NumPy 和 pandas 分别在数据处理中的应用,为读者展现了 Python 语言在数据处理上的优越性,可以通过代码体验来加深理解。掌握这些知识,将能提高数据处理效率,提升工作效能,并且在探索数据领域时更加得心应手。