Pintasan kepada Analisis Data Python: Jimat Masa dan Usaha

• Gunakan parameter <strong class="keylink">pandas</strong>.read_csv() 的 chunksize untuk memuatkan fail besar dalam ketulan.
• Pertimbangkan untuk menggunakan dask alatan seperti untuk pemuatan selari untuk meningkatkan kelajuan.

Mempercepatkan prapemprosesan data

Gunakan fungsi
• untuk menukar fungsi numpy 的 vectorizepython kepada operasi array NumPy.
Gunakan kaedah
• untuk melaksanakan operasi secara selari. pandas 的 .apply() 和 .map()
Tukar jenis data kepada
• optimumkan pengiraan, seperti menggunakan untuk menukar objek kepada nombor. pandas.to_numeric()

Tingkatkan prestasi pengkomputeran

Kompil
• Pythonnumba kod menggunakan untuk kelajuan.
Gunakan
• untuk pengkomputeran selari untuk mengagihkan tugas merentasi berbilang CPU. joblib
Pertimbangkan untuk menggunakan
• pengkomputeran awanplatform seperti AWS atau Azure untuk kuasa pengkomputeran yang lebih besar.

Optimumkan visualisasi data

Gunakan pilihan
• untuk melukis grafik di latar belakang. matplotlib 的 pyplot.show(block=False)
Pertimbangkan untuk menggunakan perpustakaan
• visualisasiplotly interaktif seperti untuk visualisasi yang lebih kaya.
Terokai perpustakaan visualisasi lanjutan seperti
• untuk mencipta carta yang kompleks dan kaya dengan maklumat. seaborn

Gunakan sumber sedia ada

Memanfaatkan
• pembelajaran mesinscikit-learn、statsmodels 和 scipy dan statistik algoritma daripada perpustakaan seperti .
Gunakan
• untuk mengakses keupayaan analitik yang meluas dan sokongan komuniti. PyData 生态系统中的工具，例如 pandas、NumPy 和 Jupyter Notebook

Tugas automatik

Gunakan
• skrip Python untuk mengautomasikan tugasan berulang seperti pengekstrakan data, pra-pemprosesan dan analisis.
Terokai alatan pengurusan aliran kerja seperti <li>ai<code><strong class="keylink">ai</strong>rflowrflow untuk membuat saluran paip data yang kompleks.

Petua lain

• Optimumkan kod untuk mengurangkan penggunaan memori dan meningkatkan kecekapan.
• Gunakan penyahpepijat dan alat analisis prestasi untuk mengenal pasti kesesakan dan memperbaikinya.
• Belajarciri Python lanjutan seperti pemahaman senarai, penjana dan ungkapan lambda untuk memudahkan kod anda.
• Sertai komuniti dan forum dalam talian untuk mendapatkan cerapan dan sokongan daripada penganalisis dataguru yang lain.

Atas ialah kandungan terperinci Pintasan kepada Analisis Data Python: Jimat Masa dan Usaha. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!