代码写的太乱？一分钟教你优化

简介

我们在利用pandas开展数据分析时，应尽量避免过于「碎片化」的组织代码，尤其是创建出过多不必要的「中间变量」，既浪费了「内存」，又带来了关于变量命名的麻烦，更不利于整体分析过程代码的可读性，因此以流水线方式组织代码非常有必要。

下面要介绍的pipe()，我们就可以将任意pandas代码完美组织成流水线形式。

在pandas中灵活利用pipe()

pipe()顾名思义，就是专门用于对Series和DataFrame操作进行流水线（pipeline）改造的API，其作用是将嵌套的函数调用过程改造为「链式」过程，其第一个参数func传入作用于对应Series或DataFrame的函数。

具体来说pipe()有两种使用方式，「第一种方式」下，传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame，其他相关的参数使用常规的「键值对」方式传入即可，就像下面的例子一样，我们自编函数对「泰坦尼克数据集」进行一些基础的特征工程处理：

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import pandas as pd

train