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优化Python编程的4个妙招1. Pandas.apply() – 特征工程瑰宝
Pandas 库已经非常优化了，但是大部分人都没有发挥它的最大作用 。想想它一般会用于数据科学项目中的哪些地方 。一般首先能想到的就是特征工程，即用已有特征创造新特征 。其中最高效的方法之一就是Pandas.apply()，即Pandas中的apply函数 。
在Pandas.apply()中，可以传递用户定义功能并将其应用到Pandas Series的所有数据点中 。这个函数是Pandas库最好的扩展功能之一，它能根据所需条件分隔数据 。之后便能将其有效应用到数据处理任务中 。
2. Pandas.DataFrame.loc – Python数据操作绝妙技巧
所有和数据处理打交道的数据科学家(差不多所有人了!)都应该学会这个方法 。
很多时候，数据科学家需要根据一些条件更新数据集中某列的某些值 。Pandas.DataFrame.loc就是此类问题最优的解决方法 。
3. Python函数向量化
另一种解决缓慢循环的方法就是将函数向量化 。这意味着新建函数会应用于输入列表，并返回结果数组 。在Python中使用向量化能至少迭代两次 ， 从而加速计算 。
事实上，这样不仅能加速代码运算 ， 还能让代码更加简洁清晰 。
4. Python多重处理
多重处理能使系统同时支持一个以上的处理器 。
此处将数据处理分成多个任务，让它们各自独立运行 。处理庞大的数据集时，即使是apply函数也显得有些迟缓 。
关于优化Python编程的4个妙招，青藤小编就和您分享到这里了 。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助 。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习 。
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NumPy是使用Python进行科学计算的基础包python优化函数包，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数python优化函数包，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用 。
pandas 是python的一个数据分析包,是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的 。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法 。
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形 。
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合 ， 包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等 ， 这些对数据分析和挖掘十分有用 。
Scrapy是专门为爬虫而生的工具 ， 具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活地完成各种需求 。
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱 ， 支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等 。
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等 。

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