5个让Python数据分析更高效的函数

Python作为一种高效的编程语言，受到越来越多数据分析师的青睐。但是，使用Python进行数据分析的过程中，某些函数能够更好地帮助我们提高效率。下面介绍5个让Python数据分析更高效的函数。

1. Pandas.DataFrame.groupby()

Pandas是Python中最流行的数据处理库之一，它提供了DataFrame数据结构，通过groupby函数进行分组操作。如果要对一个数据集按照某个特定列进行分类统计或分组计算，groupby函数是最常用的函数之一。例如：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
grouped_data = data.groupby('Age')

其中，data是已经读入的数据集，按照‘Age’列进行分组操作后，得到了grouped_data对象，可进一步进行统计与计算等操作。

2. Pandas.DataFrame.apply()

apply函数可以对DataFrame表格中的某一列或某些列进行自定义函数的应用。比如说，我们要将一个数据集中的某一列数据进行标准化处理，可以通过自定义一个标准化函数并使用apply函数进行处理。例如：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data['Age'] = data['Age'].apply(lambda x: (x - data['Age'].mean()) / data['Age'].std())

其中，lambda函数用于定义一个标准化函数，通过apply函数将这个函数应用于数据集的‘Age’列。

3. Numpy.random.shuffle()

numpy在Python的数据分析中也广受欢迎，其中的random模块提供了一些常用的随机数生成函数。而shuffle函数则是将一个列表或数组乱序排列，以此来使得样本可以被随机抽样。比如说，在采样之前，我们可能需要将数据集的样本随机化。例如：

import numpy as np
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
np.random.shuffle(data)

其中，先利用numpy中的loadtxt函数读取CSV格式的数据，然后通过shuffle函数对数据集进行随机化。

4. Matplotlib.pyplot.plot()

Matplotlib是用于Python的绘图库，matplotlib.pyplot提供了一个类似于MATLAB的绘图接口。plot函数可以用于绘制各种二维图形，包括线图、散点图、柱状图等。比如说，我们要将数据集绘制成散点图，可以使用plot函数。例如：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('data.csv')
x = data['Age']
y = data['Income']
plt.scatter(x, y)
plt.show()

其中，利用scatter函数绘制散点图，show函数用于展示图表。

5. Sklearn.linear_model.LinearRegression()

Scikit-learn是Python中最流行的机器学习库之一，提供了各种各样的机器学习算法。而对于线性回归的问题，可以使用LinearRegression函数来解决。例如：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop(['Income'], axis=1)
y = data['Income']
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

其中，首先将数据集中的特征列和目标列分别存储到X和y中，利用LinearRegression函数得到一个拟合模型，最后通过fit函数拟合数据集。