Amalan baik dalam Python Pandas

Data Dunia Nyata:

• Jangan: Bergantung sepenuhnya pada data sintetik atau rawak untuk menguji fungsi pandas.
• Lakukan: Gunakan contoh data dunia nyata untuk memahami dan mengaplikasikan fungsi pandas dengan lebih baik.

Penanda aras:

• Jangan: Anggap satu kaedah adalah lebih cepat secara universal.
• Lakukan: Sentiasa menanda aras pelbagai kaedah untuk menentukan yang mana paling cekap untuk set data anda.

Rantaian:

• Jangan: Menulis rantaian yang panjang dan rumit yang sukar untuk didebug.
• Lakukan: Gunakan rantaian sebagai resipi langkah demi langkah untuk manipulasi data, memastikan setiap langkah jelas.

Pelbagai Kaedah:

• Jangan: Melekat pada satu kaedah tanpa meneroka alternatif.
• Lakukan: Fahami bahawa pandas sering menyediakan pelbagai cara untuk mencapai hasil yang sama. Terokai dan pilih yang terbaik untuk tugas anda.

Mengendalikan Data Hilang:

• Jangan: Abaikan data yang hilang.
• Lakukan: Gunakan kaedah seperti .fillna(), .dropna(), dan .interpolate() untuk mengendalikan data yang hilang dengan sewajarnya.

Data Jenis Konsisten:

• Jangan: Campurkan jenis data dalam satu lajur.
• Lakukan: Pastikan lajur mempunyai jenis data yang konsisten untuk prestasi yang lebih baik dan kurang ralat.

Gunakan Operasi Vektor:

• Jangan: Bergantung berat pada gelung Python untuk operasi.
• Lakukan: Manfaatkan operasi vektor bawaan pandas untuk prestasi yang lebih baik.

Elakkan .apply() pada Data Besar:

• Jangan: Gunakan .apply() tanpa pilih kasih, terutamanya pada set data besar.
• Lakukan: Cari alternatif vektor atau fungsi bawaan yang dapat mencapai hasil yang sama dengan lebih cepat.

Penggunaan Memori:

• Jangan: Membebankan memori dengan DataFrame besar tanpa pertimbangan.
• Lakukan: Pantau penggunaan memori dan pertimbangkan menggunakan jenis data seperti ‘category’ untuk lajur string dengan beberapa nilai unik.

Pengeindeksan:

• Jangan: Abaikan kuasa pengeindeksan pandas.
• Lakukan: Gunakan .loc dan .iloc untuk pemilihan dan manipulasi data yang cekap.