5 个 Pandas 超级好用的隐藏技巧

文章讨论了Python中用于数据科学的关键库Pandas，并介绍了五个鲜为人知但非常有用的Pandas技巧。这些技巧包括pipe()方法链、query()简化过滤、eval()加速计算、astype()优化数据类型和assign()临时添加列。

1. pipe() 方法链

pipe()可以让代码变得更简洁高效，通过在一行中应用多个操作，例如筛选市场价值高的球员并进行排序。

2. query()简化过滤

query()方法简化了数据帧的过滤过程，使代码更具可读性，如用于寻找特定条件的足球运动员。

3. eval()加速计算

eval()函数可提高算术运算速度，特别是对于列式计算，例如计算球员市值的百万欧元表示并排序。

4. astype()优化数据类型

astype()可以将列转换为Categorical数据类型，节省内存并加速操作，对机器学习算法处理数据时非常有用。

5. assign()临时添加列

assign()方法允许临时更改数据列，添加新列而不修改原始数据，如标记球员市值是否高于平均值。

文章最后提到，这些内容出自公众号“数据STUDIO”，该公众号专注于Python和数据科学领域，提供了丰富的相关知识，包括数据分析、可视化、机器学习、爬虫等，适合从初学者到进阶者。