Verknüpfungen zur Python-Datenanalyse: Sparen Sie Zeit und Aufwand

• Verwenden Sie den Parameter <strong class="keylink">pandas</strong>.read_csv() 的 chunksize, um große Dateien in Blöcken zu laden.
• Erwägen Sie die Verwendung von dask Tools wie für paralleles Laden, um die Geschwindigkeit zu erhöhen.

Beschleunigen Sie die Datenvorverarbeitung

Verwenden Sie die
• -Funktion, um numpy 的 vectorizePython-Funktionen in NumPy-Array-Operationen umzuwandeln. Verwenden Sie die -Methode, um Vorgänge parallel auszuführen.
Konvertieren Sie Datentypen, um
• Berechnungen zu optimieren, z. B. indem Sie pandas 的 .apply() 和 .map() verwenden, um Objekte in Zahlen umzuwandeln.
• Verbessern Sie die Rechenleistungpandas.to_numeric()

Kompilieren Sie Python-Code mit

für mehr Geschwindigkeit.

• Nutzen Sie numba für paralleles Rechnen, um Aufgaben auf mehrere CPUs zu verteilen. Erwägen Sie die Verwendung einer
Cloud-Computing-Plattform wie AWS oder
• Azurejoblib für mehr Rechenleistung.
• Optimieren Sie die Datenvisualisierung

Verwenden Sie die Option

, um Grafiken im Hintergrund zu zeichnen. Erwägen Sie die Verwendung einer interaktiven

Visualisierungsbibliothek wie

für umfassendere Visualisierungen.
• matplotlib 的 pyplot.show(block=False)Erkunden Sie erweiterte Visualisierungsbibliotheken wie
, um komplexe und informationsreiche Diagramme zu erstellen.
• plotly Verwenden Sie vorgefertigte Ressourcen
• seaborn
Nutzen Sie

maschinelles Lernen

und statistische Algorithmen aus Bibliotheken wie

.

• Verwenden Sie scikit-learn、statsmodels 和 scipy, um auf umfangreiche Analysefunktionen und Community-Support zuzugreifen. Automatisierte Aufgaben
• PyData 生态系统中的工具，例如 pandas、NumPy 和 Jupyter Notebook
Verwenden Sie

Skripte

, um sich wiederholende Aufgaben wie Datenextraktion, Vorverarbeitung und Analyse zu automatisieren.

Entdecken Sie Workflow-Management-Tools wie <ul>ai<li>rflow</li> </ul>, um komplexe Datenpipelines zu erstellen. Python Weitere Tipps

<strong class="keylink">ai</strong>rflow

Optimieren Sie den Code, um die Speichernutzung zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern.

Verwenden Sie Debugger und Leistungsanalysetools, um Engpässe zu identifizieren und zu beheben.

Lernen
• erweiterte Python-Funktionen wie Listenverständnis, Generatoren und Lambda-Ausdrücke, um Ihren Code zu vereinfachen.
• Treten Sie Online-Communities und Foren bei, um Einblicke und Unterstützung von anderen
Datenanalysten
• Technologen zu erhalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerknüpfungen zur Python-Datenanalyse: Sparen Sie Zeit und Aufwand. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!