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2022世界杯预选赛欧洲赛区赛程(www.9cx.net):Pandas 用了这么久,这些几个瑕玷必须说一下

约稿员 热点 2021-07-09 12:51:42 59 0

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导读:

作为一名数据剖析师,自己对 Pandas 有过系统的学习和应用实践,对其大部门功效甚至骚操作也称得上有所研究,前期也写过太多的 Pandas 应用技巧相关的文章。那么在赞美之余,有没有一些以为欠好的设计呢?

今天本文就来吐槽3个自己以为Pandas设计有欠稳健的地方,纯为小我私人看法!作者 | luanhz 责编 | 欧阳姝黎

槽点1:函数API过于厚实,命名不够直观易懂;有时又缺少一些有用的API

Pandas为了提供厚实的API、利便使用者的天真挪用,在设计上提供了大量繁杂的小功效和小技巧,但实在矫枉过正,有时提供了过多的API在提供了厚实性的同时也给使用者带来一定的困扰,致使容易遗忘甚至混淆部门API的功效。例如:

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以Pandas焦点数据结构DataFrame为例,其一大特色是支持行列索引,然而在索引相关操作时,包罗的API有reset_index、set_index、reindex、reindex_like、rename、rename_axis等等,至少在自己初学时对这index相关的函数懵圈了良久。相比之下,同样是以DataFrame为焦点数据抽象的Spark.sql组件,其API则尤为精练易懂。固然了,Spark里的DataFrame没Pandas的庞大是客观事实,Pandas里厚实的API也确实有其怪异用武之地,以是也不能完全算是槽点。

若是说Pandas的API足够厚实是其一大优势,但在有些情形下又不尽然。Pandas在判断元素取值是否为空值时提供了互补的四个API,划分是isna、is、notna、not,这确实也是相符其API厚实的特点;但在处置元素是否属于某聚集的API时,按理说也应当提供互补的操作,例如isin和notin,然而现真相形却是只有isin,固然notin是可以简朴的在isin前加元素取反来实现,以是Pandas的API设计原则到底是要精练照样利便!

槽点2:部门功效用法不尽统一

这里就举一个小例子,就是Pandas内置了一些可视化功效,详细来说是对于DataFrame而言可直接挪用部门绘图接口实现快速简朴可视化。例如对于一个DataFrame,直接挪用plot函数,通过设置kind参数可实现11种常用图表的可视化输出(默认基于matplotlib):

通过df.plot接口可实现11种绘图类型

然而,熟悉Pandas可视化操作的一定知道另有一种方式是直接通过df挪用响应绘图接口的精练形式,例如df.hist等等。然而,不幸的是这种简介的挪用方式只对个体图表有用,大部门是不支持的。例如scatter。但问题是两种挪用方式有什么本质区别吗?为何第二种要少支持一些图表类型呢?

槽点3:函数的参数名气概杂乱

程序员都知道优越的变量命名其意义有何等的主要,自己在编写一些小功效函数时对于函数名、参数名等也是绞尽脑汁,既要精练又要直观易懂。但在Pandas的有些函数中,参数名实在是对照杂乱的。例如在读取数据时最为常用的pd.read_csv函数,其提供了大量的个性化参数设置,以是在使用起来更为天真多样。但其参数命名却着实不敢捧场:

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