5 个pandas神级操作，最后一个长见识了！
来源：Python数据科学
作者：东哥起飞
虽然双节，但东哥还是不忘更新。最近发现了几个pandas的骚操作，小巧实用，个个经典，下面快速介绍下。
1、df.groupby().__iter__()分析数据样本
在Jupyter Notebook中通常很难像使用Excel一样难逐行或逐个组地浏览数据集。一个非常有用的技巧是使用 generator 生成器和Ctrl + Enter组合，而不是我们常规的Shift + Enter运行整个单元格。这样做就可以很方便地迭代查看同一单元格中的不同样本了。
首先在单元格中使用.groupby()（或.iterrows()）和.__iter __()创建一个生成器：
generator = df.groupby(['identifier']).__iter__()
然后，根据自己需要运行的次数，使用键盘快捷键Ctrl + Enter逐个查看数据。
group_id, grouped_data = generator.__next__()
print(group_id)
grouped_data
下面是taitanic数据集的示例。正常分析的时候，所有乘客都混在一起，我们是不能单独地隔离每组乘客的，使用这种方法就可以非常简单地分析一组乘客。
2、特征重要性/参数的可视化
如果我们做机器学习，那么模型的参数或者特征的重要性是必不可少的一环。通常我们会像下面这样查看参数，但小数点太多了，真的容易花眼，这样非常不便于分析和比较。
所以，我们对上面代码稍加改造，用链式操作首先round保留小数点后两位数字，然后sort_values进行从大到小的排序，最后用style.bar进行可视化，颜色可随意设置，这样不但可以区分大小，也可区分正负。
pd.DataFrame({
'variable': variables,
'coefficient': model.coef_[0]
}) \
.round(decimals=2) \
.sort_values('coefficient', ascending=False) \
.style.bar(color=['grey', 'lightblue'], align='zero')
上面这段代码是可以复用的，之后每次展示参数或者特征重要性的时候，直接替换字段名就ok了。下面是可视化效果。
3、sklearn_pandas
时间长了我们会发现sklearn和pandas搭配有时候代码并不是十分整洁，中间的操作环节比较多。推荐一个连接sklearn和pandas的库包，它叫sklearn_pandas。它将sklearn的ColumnTransformer替换为pandas的DataFrameMapper。用起来无缝连接，和直接使用sklearn的ColumnTransformer毫无区别。
imputer_Pclass = SimpleImputer(strategy='most_frequent', add_indicator=True)
imputer_Age = SimpleImputer(strategy='median', add_indicator=True)
imputer_SibSp = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0, add_indicator=True)
imputer_Parch = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0, add_indicator=True)
imputer_Fare = SimpleImputer(strategy='median', add_indicator=True)
imputer_Embarked = SimpleImputer(strategy='most_frequent')
scaler_Age = MinMaxScaler()
scaler_Fare = StandardScaler()
onehotencoder_Sex = OneHotEncoder(drop=['male'], handle_unknown='error')
onehotencoder_Embarked = OneHotEncoder(handle_unknown='error')
leaveoneout_encoder = LeaveOneOutEncoder(sigma=.1, random_state=2020)
mapper = DataFrameMapper([
(['Age'], [imputer_Age, scaler_Age], {'alias':'Age_scaled'}),
(['Pclass'], [imputer_Pclass]),
(['SibSp'], [imputer_SibSp]),
(['Parch'], [imputer_Parch]),
(['Fare'], [imputer_Fare, scaler_Fare], {'alias': 'Fare_scaled'}),
(['Sex'], [onehotencoder_Sex], {'alias': 'is_female'}),
(['Embarked'], [imputer_Embarked, onehotencoder_Embarked]),
(['Embarked_Pclass_Sex'], [leaveoneout_encoder])
], df_out=True)
mapper.fit(X=train, y=train['Survived'])
下面是fit之后的结果。
4、.to_clipboard()
经过数据处理和建模后，通常我们最后会以csv或者excel格式将数据输出，但有的时候我们需要汇总数据，这就需要打开生成的excel文件，然后再复制粘贴。
但其实也有更灵活的方法，不通过使用.to_excel方法，也能导出来。pandas还有一个功能是.to_clipboard(index = False)，它可以将数据复制到剪贴板。
然后，我就可以在正在操作的Excel中直接Ctrl + V将数据粘贴到当前电子表格中，也是另外一种选择。
5、tqdm
处理大数据集时，数据处理会花费很多时间。当然，东哥也分享了很多加速运行pandas的方法。
12个Pandas & Numpy函数：数据分析提速50%不是问题！
但即使加速了还是要等，Jupyter Notebook运行时有个缺点，就是不知道运行的状态，需要多久。像我们在电脑上复制粘贴的时候通常会显示需要多久和当前的速度，这样我们提前安排做其它事情还是继续等待。
Python中有个库是tqdm，它可以用来跟踪代码是否真正在运行以及需要花费多长时间，使用方法很简单。
from tqdm import notebook
notebook.tqdm().pandas()
import之后，pandas的dataframe就有了新的方法。
.progress_apply, .progress_applymap
.progress_map
这些方法与apply、applymap和map的使用相同，不同之处是它们将显示进度条。
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