1 簡介

我們在利用pandas開展數(shù)據(jù)分析時，應盡量避免過于「碎片化」的組織代碼，尤其是創(chuàng)建出過多不必要的「中間變量」，既浪費了「內(nèi)存」，又帶來了關(guān)于變量命名的麻煩，更不利于整體分析過程代碼的可讀性，因此以流水線方式組織代碼非常有必要。

圖1

而在以前我撰寫的一些文章中，為大家介紹過pandas中的eval()和query()這兩個幫助我們鏈式書寫代碼，搭建數(shù)據(jù)分析工作流的實用API，再加上下面要介紹的pipe()，我們就可以將任意pandas代碼完美組織成流水線形式。

2 在pandas中靈活利用pipe()

pipe()顧名思義，就是專門用于對Series和DataFrame操作進行流水線（pipeline）改造的API，其作用是將嵌套的函數(shù)調(diào)用過程改造為「鏈式」過程，其第一個參數(shù)func傳入作用于對應Series或DataFrame的函數(shù)。

具體來說pipe()有兩種使用方式，「第一種方式」下，傳入函數(shù)對應的第一個位置上的參數(shù)必須是目標Series或DataFrame，其他相關(guān)的參數(shù)使用常規(guī)的「鍵值對」方式傳入即可，就像下面的例子一樣，我們自編函數(shù)對「泰坦尼克數(shù)據(jù)集」進行一些基礎(chǔ)的特征工程處理：

import?pandas?as?pdtrain?=?pd.read_csv('train.csv')def?do_something(data,?dummy_columns):'''自編示例函數(shù)'''data?=?(pd#?對指定列生成啞變量.get_dummies(data,?#?先刪除data中指定列columns=dummy_columns,drop_first=True))return?data#?鏈式流水線 (train#?將Pclass列轉(zhuǎn)換為字符型以便之后的啞變量處理.eval('Pclass=Pclass.astype("str")',?engine='python')#?刪除指定列.drop(columns=['PassengerId',?'Name',?'Cabin',?'Ticket'])#?利用pipe以鏈式的方式調(diào)用自編函數(shù).pipe(do_something,?dummy_columns=['Pclass',?'Sex',?'Embarked'])#?刪除含有缺失值的行.dropna() )

可以看到，在緊接著drop()下一步的pipe()中，我們將自編函數(shù)作為其第一個參數(shù)傳入，從而將一系列操作巧妙地嵌入到鏈式過程中。

「第二種使用方式」適合目標Series和DataFrame不為傳入函數(shù)第一個參數(shù)的情況，譬如下面的例子中我們假設(shè)目標輸入數(shù)據(jù)為第二個參數(shù)data2，則pipe()的第一個參數(shù)應以(函數(shù)名, '參數(shù)名稱')的格式傳入：

def?do_something(data1,?data2,?axis):'''自編示例函數(shù)'''data?=?(pd.concat([data1,?data2],?axis=axis))return?data#?pipe()第二種使用方式 (train.pipe((do_something,?'data2'),?data1=train,?axis=0) )

在這樣的設(shè)計下我們可以避免很多函數(shù)嵌套調(diào)用方式，隨心所欲地優(yōu)化我們的代碼~

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Python基础】在pandas中使用pipe()提升代码可读性的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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