Python数据分析常用高阶函数大全——CDA人工智能学院

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CDA人工智能学院：数据科学、人工智能从业者的在线学院。

数据科学（Python/R/Julia）数据分析、机器学习、深度学习

作者 | CDA数据分析师
来源 | CDA数据科学研究院

map

map(function,iterable,...)

第一个参数，是函数

第二个参数，是可迭代对象（列表、字符串等）

map返回的是对可迭代对象里的每个元素进行函数运算的结果

例如：

def fun(x): return x*3l=[0,1,2,3,4,5]l_m=map(fun,l)print(list(l_m))

原本是

[0,1,2,3,4,5]

运行map后返回的结果是

[0, 3, 6, 9, 12, 15]

相当于对可迭代对象里的每个元素都进行了*3的运算，也就是我们给定函数运算的方式，然后返回一个值。

这里需要注意的是 ，map()直接返回的是一个<map at 0x205ef31fb00>的对象

我们需要利用list函数将它里边的元素释放出来。

与此同时，map函数的好朋友就是lambda，lambda匿名函数经常作为map的第一个参数进行组合使用

例如

print(list(map(lambda x:x*3,l)))

返回的结果依旧是

[0, 3, 6, 9, 12, 15]

zip

zip()将多个可迭代对象的元素组合成为为一个元组序列

l = ['a', 'b', 'c']n = [1, 2, 3]print(list(zip(l,n)))

[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

和map类似，zip返回的也是一个zip的元组迭代器对象，我们需要使用list将它的元素释放出来

filter

filter（function，sequence）

第一个参数是函数，第二个参数是可迭代对象

最后返回的是，可迭代对象里满足函数要求的元素。

因此也称之为过滤。

long = [1,2,3,4,5]list(filter(lambda x:x%2==0,long)) # 找出偶数。# filter函数返回的是迭代器，所以需要用list转换,进行释放元素。# 输出：[2, 4]

reduce

reduce（function，iterable）

第一个参数是函数，第二个参数是可迭代对象（列表，字符串等）

导入reduce的时候需要用到funtools这模块

from functools import reduce lk = [2,3,4]reduce(lambda y,z:z+y,lk)# out : 9

运算的步骤是

2+3=5

5+4=9

最后返回的结果就是9

apply

DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), kwds)

apply函数是pandas.DataFrame里的方法

例如

kk是pd.DataFrame的类型的数据

00 0a1 1b2 2c3 3d4 4ekk["new"]=kk[0].apply(lambda x:x[-1] )kk0 new0 0a a1 1b b2 2c c3 3d d4 4e e

sort_values

参数

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

参数说明

axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’} #default 0，默认按照索引排序，即纵向排序，如果为1，则是横向排序 by:str or list of str#如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"； ascending: #布尔型，True则升序，可以是[True,False]，即第一字段升序，第二个降序 inplace: #布尔型，是否用排序后的数据框替换现有的数据框 kind:排序方法， #{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。na_position : #{‘first’, ‘last’}, default ‘last’，默认缺失值排在最后面import pandas as pdimport numpy as npa = np.random.randint(low=0,high=100,size=(11,2))data = pd.DataFrame(a)data.apply(lambda x:x*10)[*data.columns]=["z1",'z2']

| | z1 | z2 | | ---: | ---- | ---- | | 0 | 16 | 13 | | 1 | 57 | 0 | | 2 | 36 | 16 | | 3 | 76 | 86 | | 4 | 88 | 64 | | 5 | 12 | 24 | | 6 | 86 | 59 | | 7 | 28 | 61 | | 8 | 44 | 29 | | 9 | 56 | 91 | | 10 | 5 | 4 |

data.sort_values(by="z1",ascending= False)

| | z1 | z2 | | ---: | ---- | ---- | | 4 | 88 | 64 | | 6 | 86 | 59 | | 3 | 76 | 86 | | 1 | 57 | 0 | | 9 | 56 | 91 | | 8 | 44 | 29 | | 2 | 36 | 16 | | 7 | 28 | 61 | | 0 | 16 | 13 | | 5 | 12 | 24 | | 10 | 5 | 4 |

data.sort_values(by="z2",ascending= False)

| | z1 | z2 | | ---: | ---- | ---- | | 9 | 56 | 91 | | 3 | 76 | 86 | | 4 | 88 | 64 | | 7 | 28 | 61 | | 6 | 86 | 59 | | 8 | 44 | 29 | | 5 | 12 | 24 | | 2 | 36 | 16 | | 0 | 16 | 13 | | 10 | 5 | 4 | | 1 | 57 | 0 |

import randomrandom.seed=1234import pandas as pdimport numpy as np#a=np.random.randint(low=0,high=100,size=(10,6))data = pd.DataFrame(a)data.apply(lambda x:x*10)[*data.columns]=["z1",'z2',"z3",'z4',"z5",'z6']data.sort_values(by=8,ascending= False,axis=1)

| | z3 | z4 | z1 | z2 | z5 | z6 | | ----: | ------ | ------ | ------ | ------ | ------ | ----- | | 0 | 89 | 63 | 65 | 45 | 61 | 84 | | 1 | 51 | 18 | 75 | 22 | 28 | 29 | | 2 | 44 | 64 | 18 | 13 | 51 | 81 | | 3 | 18 | 29 | 17 | 47 | 4 | 53 | | 4 | 93 | 85 | 15 | 83 | 29 | 70 | | 5 | 19 | 74 | 33 | 83 | 15 | 45 | | 6 | 76 | 66 | 53 | 21 | 35 | 48 | | 7 | 58 | 46 | 31 | 40 | 93 | 55 | | 8 | 95 | 93 | 87 | 54 | 11 | 7 | | 9 | 93 | 62 | 17 | 42 | 65 | 80 |

sort

sort(key,reverse)

这个是列表的方法

key：是排序的条件

reverse：表示是否逆序，默认是从小到大，默认为False

x = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm' ]x.sort(key = len)print (x)# out： ['m', 'mm', 'mm', 'mmm']y = [3, 2, 8 ,0 , 1]y.sort(reverse = True)print (y) #[8, 3, 2, 1, 0]#True为逆序排列，False为正序排列

sorted

对所有可迭代对象都可以排序。

而且不会改变原有的可迭代对象的结构，而是生成一个新的数据。

#sorted(L)返回一个排序后的L，不改变原始的LL=[('b',2),('a',100),('c',30),('d',48)]sorted(L, key=lambda x:x[1])# out：# [('b', 2), ('c', 30), ('d', 48), ('a', 100)]sorted(L, key=lambda x:x[0])# out：[('a', 100), ('b', 2), ('c', 30), ('d', 48)]

Enumerate

enumerate 是一个会返回元组迭代器的内置函数，这些元组包含列表的索引和值。当你需要在循环中获取可迭代对象的每个元素及其索引时，将经常用到该函数。

示例代码:

letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']for i, letter in enumerate(letters): print(i, letter)

返回的结果

0 a1 b2 c3 d4 e

练习题

Python 中的 Zip 和 Enumerate[相关练习]

使用 zip 写一个 for 循环，该循环会创建一个字符串，指定每个点的标签和坐标，并将其附加到列表 points。每个字符串的格式应该为 label: x, y, z。例如，第一个坐标的字符串应该为 F: 23, 677, 4。

参考答案：

x_coord = [23, 53, 2, -12, 95, 103, 14, -5]y_coord = [677, 233, 405, 433, 905, 376, 432, 445]z_coord = [4, 16, -6, -42, 3, -6, 23, -1]labels = ["F", "J", "A", "Q", "Y", "B", "W", "X"]points = []# write your for loop herefor label, x, y, z in zip(labels, x_coord, y_coord, z_coord): points.append(label+": " + str(x) + ', ' + str(y) + ', ' + str(z))for point in points: print(point)

输出如下：

F: 23, 677, 4 J: 53, 233, 16 A: 2, 405, -6 Q: -12, 433, -42 Y: 95, 905, 3 B: 103, 376, -6 W: 14, 432, 23 X: -5, 445, -1

使用 zip 创建一个字段 cast，该字典使用 names 作为键，并使用 heights 作为值。

参考答案：

cast_names = ["Barney", "Robin", "Ted", "Lily", "Marshall"]cast_heights = [72, 68, 72, 66, 76]cast = dict(zip(cast_names,cast_heights))print(cast)

输出：

{'Barney': 72, 'Ted': 72, 'Robin': 68, 'Lily': 66, 'Marshall': 76}

将 cast 元组拆封成两个 names 和 heights 元组。

参考答案：

cast = (("Barney", 72), ("Robin", 68), ("Ted", 72), ("Lily", 66), ("Marshall", 76))# define names and heights herenames,heights = zip(*cast)print(names) # ('Barney', 'Robin', 'Ted', 'Lily', 'Marshall')print(heights) # (72, 68, 72, 66, 76)

使用 zip 将 data 从 4x3 矩阵转置成 3x4 矩阵。

参考答案：

data = ((0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11))data_transpose = tuple(zip(*data))print(data_transpose) # ((0, 3, 6, 9), (1, 4, 7, 10), (2, 5, 8, 11))

使用 enumerate 修改列表 cast，使每个元素都包含姓名，然后是角色的对应身高。例如，cast 的第一个元素应该从 “Barney Stinson” 更改为 "Barney Stinson 72”。

参考答案：

cast = ["Barney Stinson", "Robin Scherbatsky", "Ted Mosby", "Lily Aldrin", "Marshall Eriksen"]heights = [72, 68, 72, 66, 76]for i, c in enumerate(cast): cast += ' ' + str(heights)print(cast) # ['Barney Stinson 72', 'Robin Scherb

推导式

推导式comprehensions（又称解析式），是Python的一种独有特性。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 共有三种推导，在Python2和3中都有支持：

• 列表(list)推导式
• 字典(dict)推导式
• 集合(set)推导式
  

列表推导式

1、使用[]生成list

例一：

multiples = [i for i in range(20) if i % 5 is 0]print(multiples)# Output:[0, 5, 10, 15]

例二：

def sd(x): return x*xmultiples = [sd(i) for i in range(20) if i % 5 is 0]print (multiples)# Output: [0, 25, 100, 225]

字典推导式

字典推导和列表推导的使用方法是类似的，只不过中括号该改成大括号。直接举例说明：

m = {'a': 200, 'b': 56}ma = {v: k for k, v in m.items()}print (ma)# Output: {200: 'a', 56: 'b'}

集合推导式

它们跟列表推导式也是类似的。 唯一的区别在于它使用大括号{}。

例一：

squared = {x**2 for x in [1, 1, 2, 2]}print(squared)# Output: set([1, 4])

集合推导式有一个好处就是可以做到去重

collections模块的Counter类

Python标准库——collections模块的Counter类

collections模块包含了dict、set、list、tuple以外的一些特殊的容器类型，分别是：

• OrderedDict类：排序字典，是字典的子类。
• namedtuple()函数：命名元组，是一个工厂函数。
• Counter类：为hashable对象计数，是字典的子类。
• deque：双向队列。
• defaultdict：使用工厂函数创建字典，使不用考虑缺失的字典键。
  

Counter类

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

创建

下面的代码说明了Counter类创建的四种方法：

Counter类的创建

Python

c = Counter() # 创建一个空的Counter类

c = Counter('gallahad') # 从一个可iterable对象（list、tuple、dict、字符串等）创建>

c = Counter({'a': 4, 'b': 2}) # 从一个字典对象创建 c = Counter(a=4, b=2) # 从一组键值对创建

计数值的访问与缺失的键

当所访问的键不存在时，返回0，而不是KeyError；否则返回它的计数。

计数值的访问

c = Counter("abcdefgab")

c["a"] 2

c["c"] 1

c["h"] 0

计数器的更新（update和subtract）

可以使用一个iterable对象或者另一个Counter对象来更新键值。

计数器的更新包括增加和减少两种。其中，增加使用update()方法：

计数器的更新（update）

c = Counter('which')

c.update('witch') # 使用另一个iterable对象更新

c['h']3

d = Counter('watch')

c.update(d) # 使用另一个Counter对象更新

c['h'] 4

减少则使用subtract()方法：

计数器的更新（subtract）

Python

c = Counter('which')

c.subtract('witch') # 使用另一个iterable对象更新

c['h']1

d = Counter('watch')

c.subtract(d) # 使用另一个Counter对象更新

c['a']-1

键的删除

当计数值为0时，并不意味着元素被删除，删除元素应当使用del。

键的删除

Python

c = Counter("abcdcba")

c=Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})

c["b"] = 0

c=Counter({'a': 2, 'c': 2, 'd': 1, 'b': 0})

del c["a"]

c=Counter({'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})

elements()

返回一个迭代器。元素被重复了多少次，在该迭代器中就包含多少个该元素。元素排列无确定顺序，个数小于1的元素不被包含。

elements()方法

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

list(c.elements())['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']

most_common([n])

返回一个TopN列表。如果n没有被指定，则返回所有元素。当多个元素计数值相同时，排列是无确定顺序的。

most_common()方法

Python

c = Counter('abracadabra')

c.most_common()[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2), ('c', 1), ('d', 1)]

c.most_common(3)[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]

浅拷贝copy

浅拷贝copy

Python

c = Counter("abcdcba")

cCounter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})

d = c.copy()>>> dCounter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})

算术和集合操作

+、-、&、|操作也可以用于Counter。其中&和|操作分别返回两个Counter对象各元素的最小值和最大值。需要注意的是，得到的Counter对象将删除小于1的元素。

Counter对象的算术和集合操作

Python

c = Counter(a=3, b=1)

d = Counter(a=1, b=2)

c + d # c[x] + d[x]Counter({'a': 4, 'b': 3})

c - d # subtract（只保留正数计数的元素）Counter({'a': 2}

c & d # 交集: min(c[x], d[x])Counter({'a': 1, 'b': 1})

c \| d # 并集: max(c[x], d[x])Counter({'a': 3, 'b': 2})

常用操作

下面是一些Counter类的常用操作，来源于Python官方文档

Counter类常用操作

sum(c.values()) # 所有计数的总数

c.clear() # 重置Counter对象，注意不是删除

list(c) # 将c中的键转为列表

set(c) #将c中的键转为set

dict(c) # 将c中的键值对转为字典

c.items() # 转为(elem, cnt)格式的列表

Counter(dict(list_of_pairs)) # 从(elem, cnt)格式的列表转换为Counter类对象

c.most_common()[:-n:-1] # 取出计数最少的n-1个元素

c += Counter() # 移除0和负值

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完 谢谢观看

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关键词：Python数据分析 python 数据分析 人工智能 CDA