Amalan Baik menggunakan pustaka Pandas

Berikut adalah ringkasan perbincangan kita antara say Dan GPT4 har ini bersama dengan beberapa tips, dan amalan terbaik yang harus dan tidak harus dilakukan berkaitan operasi vektorisasi di pandas:

Ringkasan:
1. Operasi Vektorisasi:
– Menekankan kepentingan operasi vektorisasi untuk manipulasi data yang efisien di pandas.
– Meneroka banyak contoh yang menunjukkan bagaimana menggantikan operasi bukan vektorisasi dengan yang vektorisasi untuk prestasi dan keterbacaan yang lebih baik.

2. Operasi Bersyarat ( Condition):
– Mendalami pelbagai operasi bersyarat seperti `np.where`, `df.where`, `pd.cut`, `df.query`, dan `np.select` dengan contoh.

3. Pengirisan (slicing) dan Rantai (chaining):
– Menunjukkan pengirisan menggunakan `.loc` dan `.iloc`, dan merantaikan syarat dan kaedah untuk tugas manipulasi data yang lebih kompleks.

4. Contoh Menyeluruh:
– Menyediakan contoh menyeluruh yang mengilustrasikan amalan baik menggunakan operasi vektorisasi untuk memanipulasi dan menganalisis set data penjualan.

Tips & Amalan Terbaik:

1. Gunakan Operasi Vektorisasi:
– Selalu pilih operasi vektorisasi daripada gelung tradisional untuk prestasi dan keterbacaan yang lebih baik.

2. Teroka Dokumentasi pandas dan NumPy:
– Kenali fungsi dan kaedah vektorisasi yang tersedia di pandas dan NumPy dengan meneroka dokumentasi.

3. Elakkan `.apply()` jika boleh:
– Gantikan `.apply()` dengan alternatif vektorisasi bila-bila mungkin untuk meningkatkan prestasi.

4. Gunakan `pandas.cut` dan `pandas.qcut` untuk Binning:
– Gunakan `pandas.cut` dan `pandas.qcut` untuk binning pemboleh ubah berterusan ke dalam selang diskrit secara vektorisasi.

5. Gunakan `numpy.where` dan `numpy.select` untuk Operasi Bersyarat:
– Gunakan `numpy.where` untuk operasi bersyarat mudah dan `numpy.select` untuk banyak syarat.

6. Gunakan `pandas.DataFrame.eval` untuk Ekspresi Kompleks:
– Gunakan `pandas.DataFrame.eval` untuk menilai ekspresi kompleks secara vektorisasi.

7. Tanda Aras (Benchmark) Kod Anda:
– Benchmark kod anda untuk melihat faedah prestasi menggunakan operasi vektorisasi.

8. Terus Berlatih:
– Semakin banyak anda berlatih dengan set data dunia nyata dan cabaran, semakin selesa dan mahir anda akan menjadi dengan operasi vektorisasi di pandas.

9. Sertai Komuniti:
– Sertai komuniti, ajukan soalan, dan pelajari dari pengalaman orang lain untuk meningkatkan pemahaman dan penggunaan operasi vektorisasi anda.

10. Kekal Dikemas Kini:
– Kekalkan diri anda dikemas kini dengan versi terkini pandas dan NumPy kerana fungsi dan kaedah vektorisasi baru diperkenalkan dari masa ke masa.