16 astuces Python avancées que tout scientifique des données devrait connaître

En tant que scientifique des données, vous passez probablement beaucoup de temps à écrire du code Python, qui est connu pour être facile à apprendre et incroyablement polyvalent et qui peut gérer presque toutes les tâches que vous lui confiez.

Mais même si vous êtes à l’aise avec les bases, il existe des astuces avancées qui peuvent faire passer vos compétences au niveau supérieur et vous aider à écrire un code plus propre, plus rapide et plus efficace, ce qui vous permet d’économiser du temps et des efforts dans vos projets.

Dans cet article, nous allons explorer 10 astuces Python avancées que tout professionnel des données devrait connaître. Qu’il s’agisse de simplifier des tâches répétitives, d’optimiser vos flux de travail ou simplement de rendre votre code plus lisible, ces techniques vous donneront un avantage solide dans votre travail de science des données.

1. Énumérer les compréhensions pour un code concis

Les compréhensions de listes sont une façon pythonique de créer des listes en une seule ligne de code. Elles sont non seulement concises, mais aussi plus rapides que les boucles traditionnelles.

Par exemple, au lieu d’écrire :

squares = []
for x in range(10):
    squares.append(x**2)

Vous pouvez le simplifier pour :

squares = [x**2 for x in range(10)]

Cette astuce est particulièrement utile pour les tâches de prétraitement et de transformation des données.

2. Tirez parti des générateurs pour l’efficacité de la mémoire

Les générateurs sont un excellent moyen de gérer de grands ensembles de données sans consommer trop de mémoire. Contrairement aux listes, qui stockent tous les éléments en mémoire, les générateurs produisent des éléments à la volée.

Par exemple:

def generate_numbers(n):
    for i in range(n):
        yield i

Utilisez des générateurs lorsque vous travaillez avec des fichiers volumineux ou des données en streaming pour réduire l’utilisation de votre mémoire.

3. Utilisez zip pour itérer sur plusieurs listes

La fonction zip vous permet d’itérer sur plusieurs listes simultanément, ce qui est particulièrement pratique lorsque vous devez coupler des points de données associés.

Par exemple:

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
scores = [85, 90, 95]
for name, score in zip(names, scores):
    print(f"{name}: {score}")

Cette astuce peut simplifier votre code lorsque vous traitez des ensembles de données parallèles.

4. Énumération principale pour le suivi de l’index

Lorsque vous avez besoin à la fois de l’index et de la valeur des éléments d’une liste, utilisez enumerate au lieu de suivre manuellement l’index.

Par exemple:

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"Index {index}: {fruit}")

Cela rend votre code plus propre et plus lisible.

5. Simplifiez le filtrage des données avec le filtre

La fonction de filtrage vous permet d’extraire d’une liste des éléments qui répondent à une condition spécifique.

Par exemple, pour filtrer les nombres pairs :

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

Il s’agit d’une méthode propre et fonctionnelle de gérer le filtrage des données.

6. Utilisez collections.defaultdict pour le code plus propre

Lorsque vous travaillez avec des dictionnaires, defaultdict du module collections peut vous éviter de vérifier si une clé existe.

Par exemple:

from collections import defaultdict
word_count = defaultdict(int)
for word in ["apple", "banana", "apple"]:
    word_count[word] += 1

Il n’est donc plus nécessaire d’utiliser des instructions if-else répétitives.

7. Optimiser le traitement des données avec la carte

La fonction map applique une fonction à tous les éléments d’un itérable.

Par exemple, pour convertir une liste de chaînes en entiers :

strings = ["1", "2", "3"]
numbers = list(map(int, strings))

Il s’agit d’un moyen rapide et efficace d’appliquer des transformations à vos données.

8. Déballage avec *args et **kwargs

Les opérateurs de décompression de Python (*args et **kwargs) vous permettent de gérer un nombre variable d’arguments dans les fonctions.

Par exemple:

def summarize(*args):
    return sum(args)

print(summarize(1, 2, 3, 4))  # Output: 10

Ceci est particulièrement utile pour créer des fonctions flexibles et réutilisables.

9. Utilisez itertools pour des itérations avancées

Le module itertools fournit des outils puissants pour travailler avec des itérateurs. Par exemple, itertools.combinations peut générer toutes les combinaisons possibles d’une liste :

import itertools
letters = ['a', 'b', 'c']
combinations = list(itertools.combinations(letters, 2))

C’est inestimable pour des tâches telles que l’ingénierie des caractéristiques ou l’analyse combinatoire.

10. Automatisez les flux de travail avec contextlib

Le module contextlib vous permet de créer des gestionnaires de contexte personnalisés, qui sont parfaits pour automatiser les tâches de configuration et de démontage.

Par exemple:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def open_file(file, mode):
    f = open(file, mode)
    try:
        yield f
    finally:
        f.close()

with open_file("example.txt", "w") as f:
    f.write("Hello, World!")

Cela permet de s’assurer que les ressources sont correctement gérées, même si une erreur se produit.

11. Profilage Pandas pour une exploration rapide des données

L’exploration des ensembles de données peut prendre beaucoup de temps, mais pandas_profiling facilite la tâche, car cette bibliothèque génère un rapport détaillé avec des statistiques, des visualisations et des informations sur votre ensemble de données en une seule ligne de code :

import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

df = pd.read_csv("your_dataset.csv")
profile = ProfileReport(df, explorative=True)
profile.to_file("report.html")

Cette astuce est parfaite pour comprendre rapidement les distributions de données, les valeurs manquantes et les corrélations.

12. F-Strings pour un formatage de chaîne plus propre

Les chaînes F, introduites dans Python 3.6, changent la donne pour le formatage des chaînes. Ils sont concis, lisibles et plus rapides que les anciennes méthodes telles que le formatage % ou str.format().

Par exemple:

name = "Alice"
age = 30
print(f"{name} is {age} years old.")

Vous pouvez même intégrer directement des expressions :

print(f"{name.upper()} will be {age + 5} years old in 5 years.")

Les F-strings rendent votre code plus propre et plus intuitif.

13. Fonctions Lambda pour des opérations rapides

Les fonctions Lambda sont de petites fonctions anonymes qui sont parfaites pour des opérations rapides et ponctuelles. Ils sont particulièrement utiles avec des fonctions comme map(), filter() ou sort().

Par exemple:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))

Les fonctions Lambda sont idéales pour simplifier le code lorsque vous n’avez pas besoin d’une définition de fonction complète.

14. Diffusion NumPy pour des calculs efficaces

La diffusion NumPy vous permet d’effectuer des opérations sur des tableaux de différentes formes sans boucle explicite.

Par exemple:

import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
result = array * 2  # Broadcasting multiplies every element by 2

Cette astuce est incroyablement utile pour les opérations vectorisées, rendant votre code plus rapide et plus efficace.

15. Sous-parcelles Matplotlib pour les visualisations multi-parcelles

La création de plusieurs tracés en une seule figure est facile avec la fonction de sous-tracés de Matplotlib.

Par exemple:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2, 2)  # 2x2 grid of subplots
axes[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])  # Plot in the first subplot
axes[0, 1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])  # Scatter plot in the second subplot
plt.show()

C’est parfait pour comparer plusieurs ensembles de données ou visualiser différents aspects de vos données côte à côte.

16. Pipelines Scikit-learn pour un apprentissage automatique rationalisé

La classe Pipeline de Scikit-learn vous permet d’enchaîner plusieurs étapes de prétraitement et de modélisation des données dans un seul objet, ce qui garantit la reproductibilité et simplifie votre flux de travail.

Par exemple:

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', LogisticRegression())
])
pipeline.fit(X_train, y_train)

Les pipelines sont indispensables pour organiser et automatiser les flux de travail de machine learning.

Réflexions finales

Ces astuces Python avancées peuvent faire une grande différence dans vos projets de science des données. Ainsi, la prochaine fois que vous travaillerez sur un projet de science des données, essayez de mettre en œuvre une ou plusieurs de ces astuces. Vous serez étonné de voir combien de temps et d’efforts vous pouvez économiser !

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