Pandas 如何制作好的可再现数据示例

在本文中，我们将介绍如何制作好的可再现数据示例，以便于使用Pandas进行数据分析或演示。

准备数据

首先，我们需要准备适合使用的数据。数据可以是真实数据，也可以是虚拟数据。如果数据是真实数据，我们需要确保数据不会包含敏感信息。如果数据是虚拟数据，我们需要确保数据和真实数据具有相似的特征。

在本文中，我们将使用Pandas自带的虚拟数据，这些数据已经非常适合作为示例数据。例如，我们可以使用pd.util.testing.makeDataFrame()函数生成一个具有一定规模的DataFrame对象，例如：

import pandas as pd

df = pd.util.testing.makeDataFrame()
print(df.head())

输出结果：

                   A         B         C         D
rWfUkgpZL0 -2.491839 -0.166265 -0.461707 -1.452999
kQvTl1abce -0.617586  1.094437 -1.279710 -0.871071
YNUaEYPAKm  1.490997 -0.315366 -0.210100  0.092594
63QTwDPhFr  0.788807 -1.117076 -0.187269 -0.971980
eTKtWHUFuN -0.076381  1.404607  0.571729 -1.540319

该DataFrame对象中包含四列数据，每列数据包含10个随机值。

设定随机数种子

如果我们使用的虚拟数据或随机化操作，需要设定随机数种子以确保每次生成的数据都是一样的。例如：

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(123)

df = pd.util.testing.makeDataFrame()
print(df.head())

输出结果：

                   A         B         C         D
S5MNqCpGhi  0.392857  1.789175 -0.677330 -1.767575
FZGZ5Brz3O -1.214138  0.411325 -0.771738  0.099256
l50yLQHdsq -0.210908  1.769036 -0.644970  0.108341
gFFzjhmKe6 -1.373626  0.669972 -1.790134 -0.292142
zTEPhMvWrl -0.112271  0.967609 -0.430849 -0.643858

这里我们设定的种子为123，每次执行随机操作时都会生成相同的数据。

添加文档字符串

在我们的代码中，添加文档字符串是描述该函数或类的一种好方法。在添加文档字符串时，我们应该考虑如下几个方面：

函数或类的名称和用途
函数或类的输入参数和返回值
函数或类的实现逻辑

例如，我们可以在上述代码中添加如下的文档字符串：

import numpy as np
import pandas as pd

def make_reproducible_dataframe():
    """
    生成一个可再现的DataFrame对象

    输入参数：

    无

    返回值：

    df - DataFrame对象，包含4列数据，每列包含10个随机数

    实现逻辑：

    1. 设定随机数种子
    2. 使用Pandas自带的虚拟数据生成函数生成DataFrame对象

    示例代码：

    >>> df = make_reproducible_dataframe()
    >>> print(df.head())
                A         B         C         D
    0  0.392857  1.789175 -0.677330 -1.767575
    1 -1.214138  0.411325 -0.771738  0.099256
    2 -0.210    908  1.769036 -0.644970  0.108341
    3 -1.373626  0.669972 -1.790134 -0.292142
    4 -0.112271  0.967609 -0.430849 -0.643858    

    """
    np.random.seed(123)
    df = pd.util.testing.makeDataFrame()
    return df

这样的文档字符串可以让其他用户更好地理解我们的代码，并更方便地使用我们的函数。

将代码打包

在现实情况下，我们的数据分析代码可能会比上面的例子要复杂得多。在这种情况下，我们最好将代码打包为模块或函数，并在单独的文件中保存。这样可以让我们的代码更整洁，并方便其他用户使用。

例如，我们可以将上述代码保存在名为data.py的文件中，并作为模块导入。在使用时，我们只需要在代码中加入如下语句：

from data import make_reproducible_dataframe

df = make_reproducible_dataframe()

这会让我们的代码更整洁，并且可以方便地在多个Python脚本中重用。

使用注释

在编写代码时，合理使用注释可以让代码更容易理解和修改。注释应该用来解释具体实现细节或解释不易理解的代码。例如，如果我们使用了一些不太常见的操作，最好在代码中添加注释以便于他人理解。例如：

import numpy as np
import pandas as pd

def make_reproducible_dataframe():
    """
    生成一个可再现的DataFrame对象

    输入参数：

    无

    返回值：

    df - DataFrame对象，包含4列数据，每列包含10个随机数

    实现逻辑：

    1. 设定随机数种子
    2. 使用Pandas自带的虚拟数据生成函数生成DataFrame对象

    示例代码：

    >>> df = make_reproducible_dataframe()
    >>> print(df.head())
                A         B         C         D
    0  0.392857  1.789175 -0.677330 -1.767575
    1 -1.214138  0.411325 -0.771738  0.099256
    2 -0.210908  1.769036 -0.644970  0.108341
    3 -1.373626  0.669972 -1.790134 -0.292142
    4 -0.112271  0.967609 -0.430849 -0.643858    

    """
    # 我们使用种子123确保每次生成的随机数都相同
    np.random.seed(123)
    # 使用Pandas自带的虚拟数据函数生成DataFrame对象
    df = pd.util.testing.makeDataFrame()
    return df

这样的注释可以为其他用户提供更好的使用体验。