2024年8个Python高效数据分析的技巧_python 数据分析 效率,2024年最新阿里社招p7面试几轮

简介: 2024年8个Python高效数据分析的技巧_python 数据分析 效率,2024年最新阿里社招p7面试几轮

(1)Python所有方向的学习路线(新版)

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新,知识体系更全面了。

(2)Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然没有那么全面,但是对于入门来说是没问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

(3)100多个练手项目

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。

网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友,可以戳这里获取

一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!

具体来说,map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。

在本例中,它遍历每个元素并乘以2,构成新列表。 (注意!list()函数只是将输出转换为列表类型)

# Map  
seq = [1, 2, 3, 4, 5]  
result = list(map(lambda var: var*2, seq))  
print(result)  
[2, 4, 6, 8, 10] 

Filter函数接受一个列表和一条规则,就像map一样,但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集。

# Filter  
seq = [1, 2, 3, 4, 5]  
result = list(filter(lambda x: x > 2, seq))  
print(result)  
[3, 4, 5] 

Arange和Linspace

Arange返回给定步长的等差列表。

它的三个参数start、stop、step分别表示起始值,结束值和步长, 请注意!stop点是一个“截止”值,因此它不会包含在数组输出中。

# np.arange(start, stop, step)  
np.arange(3, 7, 2)  
array([3, 5]) 

Linspace和Arrange非常相似,但略有不同。

Linspace以指定数目均匀分割区间,所以给定区间start和end,以及等分分割点数目num,linspace将返回一个NumPy数组。

这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。

# np.linspace(start, stop, num)  
np.linspace(2.0, 3.0, num=5)  
array([ 2.0,  2.25,  2.5,  2.75, 3.0] 

Axis代表什么?

在Pandas中,删除一列或在NumPy矩阵中求和值时,可能会遇到Axis。

我们用删除一列(行)的例子:

df.drop('Column A', axis=1)  
df.drop('Row A', axis=0) 

如果你想处理列,将Axis设置为1,如果你想要处理行,将其设置为0。

但为什么呢?

回想一下Pandas中的shape。

df.shape  
(# of Rows, # of Columns) 

从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组,第一个值代表行数,第二个值代表列数。

如果你想在Python中对其进行索引,则行数下标为0,列数下标为1,这很像我们如何声明轴值。

Concat,Merge和Join

如果您熟悉SQL,那么这些概念对您来说可能会更容易。

无论如何,这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。

在哪个时间跟踪哪一个最适合使用可能很困难,所以让我们回顾一下。

Concat允许用户在表格下面或旁边追加一个或多个DataFrame(取决于您如何定义轴)。

Merge将多个DataFrame合并指定主键(Key)相同的行。

Join,和Merge一样,合并了两个DataFrame。

但它不按某个指定的主键合并,而是根据相同的列名或行名合并。

Pandas Apply

Apply是为Pandas Series而设计的。

如果你不太熟悉Series,可以将它想成类似Numpy的数组。

Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。

使用Apply,可以将DataFrame列(是一个Series)的值进行格式设置和操作,不用循环,非常有用!

df = pd.DataFrame([[4, 9],] * 3, columns=['A', 'B'])  
 df  
   A  B  
0  4  9  
1  4  9  
2  4  9  
df.apply(np.sqrt)  
     A    B  
0  2.0  3.0  
1  2.0  3.0  
2  2.0  3.0  
 df.apply(np.sum, axis=0)  
A    12  
B    27  
df.apply(np.sum, axis=1)  
0    13  
1    13  
2    13 

Pivot Tables

如果您熟悉Microsoft Excel,那么你也许听说过数据透视表。

如果你也是看准了Python,想自学Python,在这里为大家准备了丰厚的免费学习大礼包,带大家一起学习,给大家剖析Python兼职、就业行情前景的这些事儿。

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全,刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课,但等你学完之后,你觉得你掌握了,这时候建议还是得去看一下书籍,看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

四、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

五、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

成为一个Python程序员专家或许需要花费数年时间,但是打下坚实的基础只要几周就可以,如果你按照我提供的学习路线以及资料有意识地去实践,你就有很大可能成功!

最后祝你好运!!!


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