4 consejos para optimizar la programación en Python

1. Pandas.apply() ? Joya de ingeniería de funciones

La biblioteca Pandas ha sido muy optimizada, pero la mayoría de la gente no la ha aprovechado. Piense en dónde se utilizaría normalmente en proyectos de ciencia de datos. Generalmente, lo primero que viene a la mente es la ingeniería de funciones, que consiste en utilizar funciones existentes para crear nuevas funciones. Uno de los métodos más eficientes es Pandas.apply(), la función de aplicación en Pandas.

En Pandas.apply(), las funciones definidas por el usuario se pueden pasar y aplicar a todos los puntos de datos de la serie Pandas. Esta función es una de las mejores extensiones de la biblioteca Pandas que separa datos según las condiciones deseadas. Luego se puede aplicar eficazmente a tareas de procesamiento de datos.

2. Pandas.DataFrame.loc ? Excelentes habilidades para la manipulación de datos en Python

Todos los científicos de datos (¡casi todos!) que se ocupan del procesamiento de datos deberían aprender este método.

Muchas veces, los científicos de datos necesitan actualizar ciertos valores en una columna del conjunto de datos en función de algunas condiciones. Pandas.DataFrame.loc es la mejor solución para este tipo de problema.

3. Vectorización de funciones en Python

Otra forma de resolver bucles lentos es vectorizar la función. Esto significa que la nueva función se aplica a la lista de entrada y devuelve la matriz resultante. El uso de la vectorización en Python puede iterarse al menos dos veces, lo que acelera los cálculos.

De hecho, esto no solo puede acelerar las operaciones del código, sino también hacerlo más conciso y claro.

4. Multiprocesamiento en Python

El multiprocesamiento permite que el sistema admita más de un procesador al mismo tiempo.

Aquí el procesamiento de datos se divide en múltiples tareas, lo que les permite ejecutarse de forma independiente. Incluso la función de aplicación puede parecer un poco lenta cuando se trata de grandes conjuntos de datos.

El editor de Qingteng compartirá contigo 4 consejos para optimizar la programación en Python. Si tiene un gran interés en la programación en Python, espero que este artículo pueda ayudarlo. Si desea obtener más información sobre las habilidades y los materiales de programación de Python, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para aprender.