《利用Python进行数据分析》第二版，第二章精选笔记

迈不过友情╰ 2022-05-29 02:14 136阅读 0赞

因为这本书是专注于**Python数据处理**的，对于一些Python的数据结构和库的特性难免不足。因此，本章和第3章的内容只够你能学习本书后面的内容。

在我来看，**没有必要为了数据分析而去精通Python**。我鼓励你使用IPython shell和Jupyter试验示例代码，并学习不同类型、函数和方法的文档。虽然我已尽力让本书内容循序渐进，但读者偶尔仍会碰到没有之前介绍过的内容。

本书中使用的工具最好在IPython和Jupyter中亲自尝试。当你学会了如何启用Ipython和Jupyter，我建议你跟随示例代码进行练习。与任何键盘驱动的操作环境一样，记住常见的命令也是学习曲线的一部分。

> 笔记：本章没有介绍Python的某些概念，如类和面向对象编程，你可能会发现它们在Python数据分析中很有用。  
> 为了加强Python知识，我建议你学习官方Python教程，[https://docs.python.org/3/][https_docs.python.org_3]，或是通用的Python教程书籍，比如：
> 
>  *  Python Cookbook，第3版，David Beazley和Brian K. Jones著（O’Reilly）
>  *  流畅的Python，Luciano Ramalho著 (O’Reilly)
>  *  高效的Python，Brett Slatkin著 (Pearson)

## Tab补全 ##

从外观上，IPython shell和标准的Python解释器只是看起来不同。IPython shell的进步之一是其它IDE和交互计算分析环境都有的tab补全功能。在shell中输入表达式，按下Tab，会搜索已输入变量（对象、函数等等）的命名空间：

> 笔记：注意，默认情况下，IPython会隐藏下划线开头的方法和属性，比如魔术方法和内部的“私有”方法和属性，以避免混乱的显示（和让新手迷惑！）这些也可以tab补全，但是你必须首先键入一个下划线才能看到它们。如果你喜欢总是在tab补全中看到这样的方法，你可以IPython配置中进行设置。可以在IPython文档中查找方法

除了补全命名、对象和模块属性，Tab还可以补全其它的。当输入看似文件路径时（即使是Python字符串），按下Tab也可以补全电脑上对应的文件信息：

In [7]: datasets/movielens/<Tab>
    datasets/movielens/movies.dat    datasets/movielens/README
    datasets/movielens/ratings.dat   datasets/movielens/users.dat
    
    In [7]: path = 'datasets/movielens/<Tab>
    datasets/movielens/movies.dat    datasets/movielens/README
    datasets/movielens/ratings.dat   datasets/movielens/users.dat

## 自省 ##

在变量前后使用问号？，可以显示对象的信息：

In [8]: b = [1, 2, 3]
    
    In [9]: b?
    Type:       list
    String Form:[1, 2, 3]
    Length:     3
    Docstring:
    list() -> new empty list
    list(iterable) -> new list initialized from iterable's items
    
    In [10]: print?
    Docstring:
    print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
    
    Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
    Optional keyword arguments:
    file:  a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
    sep:   string inserted between values, default a space.
    end:   string appended after the last value, default a newline.
    flush: whether to forcibly flush the stream.
    Type:      builtin_function_or_method

这可以作为对象的自省。如果对象是一个函数或实例方法，定义过的文档字符串，也会显示出信息。假设我们写了一个如下的函数：

def add_numbers(a, b):
        """
        Add two numbers together
    
        Returns
        -------
        the_sum : type of arguments
        """
        return a + b

然后使用?符号，就可以显示如下的文档字符串：

In [11]: add_numbers?
    Signature: add_numbers(a, b)
    Docstring:
    Add two numbers together
    
    Returns
    -------
    the_sum : type of arguments
    File:      <ipython-input-9-6a548a216e27>
    Type:      function

使用??会显示函数的源码：

In [12]: add_numbers??
    Signature: add_numbers(a, b)
    Source:
    def add_numbers(a, b):
        """
        Add two numbers together
    
        Returns
        -------
        the_sum : type of arguments
        """
        return a + b
    File:      <ipython-input-9-6a548a216e27>
    Type:      function

?还有一个用途，就是像Unix或Windows命令行一样搜索IPython的命名空间。字符与通配符结合可以匹配所有的名字。例如，我们可以获得所有包含load的顶级NumPy命名空间：

In [13]: np.*load*?
    np.__loader__
    np.load
    np.loads
    np.loadtxt
    np.pkgload

## %run命令 ##

你可以用`%run`命令运行所有的Python程序。假设有一个文件`ipython_script_test.py`：

def f(x, y, z):
        return (x + y) / z
    
    a = 5
    b = 6
    c = 7.5
    
    result = f(a, b, c)

可以如下运行：

In [14]: %run ipython_script_test.py

如果一个Python脚本需要命令行参数（在`sys.argv`中查找），可以在文件路径之后传递，就像在命令行上运行一样。

> 笔记：如果想让一个脚本访问IPython已经定义过的变量，可以使用`%run -i`。

在Jupyter notebook中，你也可以使用`%load`，它将脚本导入到一个代码格中：

>>> %load ipython_script_test.py
    
        def f(x, y, z):
            return (x + y) / z
        a = 5
        b = 6
        c = 7.5
    
        result = f(a, b, c)

## 中断运行的代码 ##

代码运行时按Ctrl-C，无论是%run或长时间运行命令，都会导致`KeyboardInterrupt`。这会导致几乎左右Python程序立即停止，除非一些特殊情况。

> 警告：当Python代码调用了一些编译的扩展模块，按Ctrl-C不一定将执行的程序立即停止。在这种情况下，你必须等待，直到控制返回Python解释器，或者在更糟糕的情况下强制终止Python进程。

## 键盘快捷键 ##

IPython有许多键盘快捷键进行导航提示（类似Emacs文本编辑器或UNIX bash Shell）和交互shell的历史命令。表2-1总结了常见的快捷键。图2-5展示了一部分，如移动光标。

![img][]

图2-5 IPython shell中一些快捷键的说明

![img][img 1]

Jupyter notebooks有另外一套庞大的快捷键。因为它的快捷键比IPython的变化快，建议你参阅Jupyter notebook的帮助文档。

## 魔术命令 ##

IPython中特殊的命令（Python中没有）被称作“魔术”命令。这些命令可以使普通任务更便捷，更容易控制IPython系统。魔术命令是在指令前添加百分号%前缀。例如，可以用`%timeit`（这个命令后面会详谈）测量任何Python语句，例如矩阵乘法，的执行时间：

In [20]: a = np.random.randn(100, 100)
    
    In [20]: %timeit np.dot(a, a)
    10000 loops, best of 3: 20.9 µs per loop

魔术函数默认可以不用百分号，只要没有变量和函数名相同。这个特点被称为“自动魔术”，可以用`%automagic`打开或关闭。

一些魔术函数与Python函数很像，它的结果可以赋值给一个变量：

In [22]: %pwd
    Out[22]: '/home/wesm/code/pydata-book
    
    In [23]: foo = %pwd
    
    In [24]: foo
    Out[24]: '/home/wesm/code/pydata-book'

IPython的文档可以在shell中打开，我建议你用`%quickref`或`%magic`学习下所有特殊命令。表2-2列出了一些可以提高生产率的交互计算和Python开发的IPython指令。

![img][img 2]

表2-2 一些常用的IPython魔术命令

## 集成Matplotlib ##

IPython在分析计算领域能够流行的原因之一是它非常好的集成了数据可视化和其它用户界面库，比如matplotlib。不用担心以前没用过matplotlib，本书后面会详细介绍。`%matplotlib`魔术函数配置了IPython shell和Jupyter notebook中的matplotlib。这点很重要，其它创建的图不会出现（notebook）或获取session的控制，直到结束（shell）。

在IPython shell中，运行`%matplotlib`可以进行设置，可以创建多个绘图窗口，而不会干扰控制台session：

In [26]: %matplotlib
    Using matplotlib backend: Qt4Agg

在JUpyter中，命令有所不同（图2-6）：

In [26]: %matplotlib inline

![img][img 3]

图2-6 Jupyter行内matplotlib作图

# 2.3 Python语法基础 #

在本节中，我将概述基本的Python概念和语言机制。在下一章，我将详细介绍Python的数据结构、函数和其它内建工具。

## 语言的语义 ##

Python的语言设计强调的是可读性、简洁和清晰。有些人称Python为“可执行的伪代码”

理解Python的引用的含义，数据是何时、如何、为何复制的，是非常重要的。尤其是当你用Python处理大的数据集时。

> 笔记：赋值也被称作绑定，我们是把一个名字绑定给一个对象。变量名有时可能被称为绑定变量。

当你将对象作为参数传递给函数时，新的局域变量创建了对原始对象的引用，而不是复制。如果在函数里绑定一个新对象到一个变量，这个变动不会反映到上一层。

知道对象的类型很重要，最好能让函数可以处理多种类型的输入。你可以用`isinstance`函数检查对象是某个类型的实例：

In [21]: a = 5
    
    In [22]: isinstance(a, int)
    Out[22]: True

`isinstance`可以用类型元组，检查对象的类型是否在元组中：

In [23]: a = 5; b = 4.5
    
    In [24]: isinstance(a, (int, float))
    Out[24]: True
    
    In [25]: isinstance(b, (int, float))
    Out[25]: True

## 子类型 ##

经常地，你可能不关心对象的类型，只关心对象是否有某些方法或用途。这通常被称为“鸭子类型”，来自“走起来像鸭子、叫起来像鸭子，那么它就是鸭子”的说法。例如，你可以通过验证一个对象是否遵循迭代协议，判断它是可迭代的。对于许多对象，这意味着它有一个`__iter__`魔术方法，其它更好的判断方法是使用`iter`函数：

def isiterable(obj):
        try:
            iter(obj)
            return True
        except TypeError: # not iterable
            return False

这个函数会返回字符串以及大多数Python集合类型为`True`：

In [29]: isiterable('a string')
    Out[29]: True
    
    In [30]: isiterable([1, 2, 3])
    Out[30]: True
    
    In [31]: isiterable(5)
    Out[31]: False

我总是用这个功能编写可以接受多种输入类型的函数。常见的例子是编写一个函数可以接受任意类型的序列（list、tuple、ndarray）或是迭代器。你可先检验对象是否是列表（或是NUmPy数组），如果不是的话，将其转变成列表：

if not isinstance(x, list) and isiterable(x):
        x = list(x)

## 引入 ##

在Python中，模块就是一个有`.py`扩展名、包含Python代码的文件。假设有以下模块：

# some_module.py
    PI = 3.14159
    
    def f(x):
        return x + 2
    
    def g(a, b):
        return a + b

如果想从同目录下的另一个文件访问`some_module.py`中定义的变量和函数，可以：

import some_module
    result = some_module.f(5)
    pi = some_module.PI

或者：

from some_module import f, g, PI
    result = g(5, PI)

使用`as`关键词，你可以给引入起不同的变量名：

import some_module as sm
    from some_module import PI as pi, g as gf
    
    r1 = sm.f(pi)
    r2 = gf(6, pi)

## 二元运算符和比较运算符 ##

![img][img 4]

表2-3 二元运算符

![img][img 5]

# 字节和Unicode #

在Python 3及以上版本中，Unicode是一级的字符串类型，这样可以更一致的处理ASCII和Non-ASCII文本。在老的Python版本中，字符串都是字节，不使用Unicode编码。假如知道字符编码，可以将其转化为Unicode。看一个例子：

In [76]: val = "español"
    
    In [77]: val
    Out[77]: 'español'

可以用`encode`将这个Unicode字符串编码为UTF-8：

In [78]: val_utf8 = val.encode('utf-8')
    
    In [79]: val_utf8
    Out[79]: b'espa\xc3\xb1ol'
    
    In [80]: type(val_utf8)
    Out[80]: bytes

如果你知道一个字节对象的Unicode编码，用`decode`方法可以解码：

In [81]: val_utf8.decode('utf-8')
    Out[81]: 'español'

## 类型转换 ##

str、bool、int和float也是函数，可以用来转换类型：

In [91]: s = '3.14159'
    
    In [92]: fval = float(s)
    
    In [93]: type(fval)
    Out[93]: float
    
    In [94]: int(fval)
    Out[94]: 3
    
    In [95]: bool(fval)
    Out[95]: True
    
    In [96]: bool(0)
    Out[96]: False

## 日期和时间 ##

Python内建的`datetime`模块提供了`datetime`、`date`和`time`类型。`datetime`类型结合了`date`和`time`，是最常使用的：

In [102]: from datetime import datetime, date, time
    
    In [103]: dt = datetime(2011, 10, 29, 20, 30, 21)
    
    In [104]: dt.day
    Out[104]: 29
    
    In [105]: dt.minute
    Out[105]: 30

根据`datetime`实例，你可以用`date`和`time`提取出各自的对象：

In [106]: dt.date()
    Out[106]: datetime.date(2011, 10, 29)
    
    In [107]: dt.time()
    Out[107]: datetime.time(20, 30, 21)

`strftime`方法可以将datetime格式化为字符串：

In [108]: dt.strftime('%m/%d/%Y %H:%M')
    Out[108]: '10/29/2011 20:30'

`strptime`可以将字符串转换成`datetime`对象：

In [109]: datetime.strptime('20091031', '%Y%m%d')
    Out[109]: datetime.datetime(2009, 10, 31, 0, 0)

表2-5列出了所有的格式化命令。

![img][img 6]

表2-5 Datetime格式化指令（与ISO C89兼容）

当你聚类或对时间序列进行分组，替换datetimes的time字段有时会很有用。例如，用0替换分和秒：

In [110]: dt.replace(minute=0, second=0)
    Out[110]: datetime.datetime(2011, 10, 29, 20, 0)

因为`datetime.datetime`是不可变类型，上面的方法会产生新的对象。

两个datetime对象的差会产生一个`datetime.timedelta`类型：

In [111]: dt2 = datetime(2011, 11, 15, 22, 30)
    
    In [112]: delta = dt2 - dt
    
    In [113]: delta
    Out[113]: datetime.timedelta(17, 7179)
    
    In [114]: type(delta)
    Out[114]: datetime.timedelta

结果`timedelta(17, 7179)`指明了`timedelta`将17天、7179秒的编码方式。

将`timedelta`添加到`datetime`，会产生一个新的偏移`datetime`：

In [115]: dt
    Out[115]: datetime.datetime(2011, 10, 29, 20, 30, 21)
    
    In [116]: dt + delta
    Out[116]: datetime.datetime(2011, 11, 15, 22, 30)

## 三元表达式 ##

Python中的三元表达式可以将if-else语句放到一行里。语法如下：

value = true-expr if condition else false-expr

`true-expr`或`false-expr`可以是任何Python代码。它和下面的代码效果相同：

if condition:
        value = true-expr
    else:
        value = false-expr

下面是一个更具体的例子：

In [126]: x = 5
    
    In [127]: 'Non-negative' if x >= 0 else 'Negative'
    Out[127]: 'Non-negative'

和if-else一样，只有一个表达式会被执行。因此，三元表达式中的if和else可以包含大量的计算，但只有True的分支会被执行。

虽然使用三元表达式可以压缩代码，但会降低代码可读性。

[https_docs.python.org_3]: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fdocs.python.org%2F3%2F
[img]: /images/20220529/25e8aca1c4b54ca686d70d6efa2e12ca.png
[img 1]: /images/20220529/0b7888e3f2d74a4f97cd8bd865c7d0eb.png
[img 2]: /images/20220529/d369e63e312e4a04b308c3281d11ad3f.png
[img 3]: /images/20220529/7e9d3269d8854093b1168511218cb26a.png
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[img 5]: /images/20220529/55975b9676a2496781fb7163aafe5e21.png
[img 6]: /images/20220529/69699d92e3b7429aa9c77400534e5884.png