数据科学家易犯的十大编码错误，你中招了吗？

解决方案：用 assert 语句检查数据质量。Pandas 也有相同的测试，d6tstack 可以检查数据的获取，d6tjoin 可以检查数据的连接。检查数据的示例代码如下：

• d6tstack：https://github.com/d6t/d6tstack
• d6tjoin：https://github.com/d6t/d6tjoin/blob/master/examples-prejoin.ipynb

assert df['id'].unique().shape[0] == len(ids) # have data for all ids? 
assert df.isna().sum()<0.9 # catch missing values 
assert df.groupby(['g','date']).size().max() ==1 # no duplicate values/date? 
assert d6tjoin.utils.PreJoin([df1,df2],['id','date']).is_all_matched() # all ids matched? 

8. 没有注释代码

我明白你急着做分析。于是你把代码拼凑起来得到结果，把结果交给你的客户或者老板。一周之后他们找到你，问你「你能改掉 xyz 吗?」或「你能更新一下结果吗?」。然后你和自己的代码大眼瞪小眼，既不记得你为什么要这么做，也不记得你做过什么。现在想象一下其他人运行这段代码时的心情。

def some_complicated_function(data): 
    datadata = data[data['column']!='wrong'] 
    datadata = data.groupby('date').apply(lambda x: complicated_stuff(x)) 
    datadata = data[data['value']<0.9] 
    return data 

解决方案：即便你已经完成了分析，也要花时间注释一下你做过什么。你会感谢自己的，当然其他人会更加感谢你!这样你看起来会更专业!

9. 把数据存成 csv 或 pickle

说回数据，毕竟我们讨论的是数据科学。就像函数和 for 循环一样，CSV 和 pickle 文件也很常用，但它们其实并没有那么好。CSV 不包含模式(schema)，所以每个人都必须重新解析数字和日期。Pickle 可以解决这一点，但只能用在 Python 中，而且不能压缩。这两种格式都不适合存储大型数据集。

def process_data(data, parameter): 
    data = do_stuff(data) 
    data.to_pickle('data.pkl') 
data = pd.read_csv('data.csv') 
process_data(data) 
df_train = pd.read_pickle(df_train) 

解决方案：用 parquet 或者其他带有数据模式的二进制数据格式，最好还能压缩数据。d6tflow 可以自动将数据输出存储为 parquet，这样你就不用解决这个问题了。

parquet：https://github.com/dask/fastparquet

10. 使用 Jupyter notebook

这个结论还有一些争议——Jupyter notebook 就像 CSV 一样常用。很多人都会用到它们。但这并不能让它们变得更好。Jupyter notebook 助长了上面提到的许多不好的软件工程习惯，特别是：

• 你会把所有文件存在一个目录中;
• 你写的代码是自上而下运行的，而不是 DAG;
• 你不会模块化你的代码;
• 代码难以调试;
• 代码和输出会混合在一个文件中;
• 不能很好地进行版本控制。

Jupyter notebook 很容易上手，但规模太小。

解决方案：用 pycharm 和/或 spyder。

原文链接：

https://medium.com/m/global-identity?redirectUrl=https%3A%2F%2Ftowardsdatascience.com%2Ftop-10-coding-mistakes-made-by-data-scientists-bb5bc82faaee

【本文是51CTO专栏机构“机器之心”的原创译文，微信公众号“机器之心( id: almosthuman2014)”】

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（编辑：东莞站长网）

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