数据科学家常犯的10个编程错误

数据科学家是“比软件工程师更擅长统计学，比统计学家更擅长软件工程的人”。许多数据科学家都具有统计学背景，但是在软件工程方面的经验甚少。我是一名资深数据科学家，在Stackoverflow的python编程方面排名前1%，并与许多（初级）数据科学家共事。以下是我经常看到的10大常见错误，本文将为你相关解决方案：

不共享代码中引用的数据

对无法访问的路径进行硬编码

将代码与数据混合

在Git中和源码一起提交数据

编写函数而不是DAG

写for循环

不编写单元测试

不写代码说明文档

将数据保存为csv或pickle文件

使用jupyter notebook

1. 不共享代码中引用的数据

数据科学需要代码和数据。因此，为了让别人可以复现你的结果，他们需要能够访问到数据。道理很简单，但是很多人忘记分享他们代码中的数据。

import pandas as pddf1 = pd.read_csv('file-i-dont-have.csv') # failsdo_stuff(df)

解决方案：使用d6tpipe来共享你的代码中的数据文件、将其上传到S3/web/google驱动等，或者保存到数据库，以便于别人可以检索到文件（但是不要将其添加到git，原因见下文）。

2. 对无法访问的路径进行硬编码

与错误1相似，如果你对别人无法访问的路径进行硬编码，他们将无法运行你的代码，并且必须仔细查看代码来手动更改路径。令人崩溃！

import pandas as pddf = pd.read_csv('/path/i-dont/have/data.csv') # failsdo_stuff(df)# orimport osos.chdir('c:\Users\yourname\desktop\python') # fails

解决方案：使用相对路径、全局路径配置变量或d6tpipe，使你的数据易于访问。

3. 将代码与数据混合

既然数据科学的代码中包含数据，为什么不把它们放到同一目录中？那样你还可以在其中保存图像、报告和其他垃圾。哎呀，真是一团糟！

├── data.csv├── ingest.py├── other-data.csv├── output.png├── report.html└── run.py

解决方案：将你的目录进行分类，比如数据、报告、代码等。请参阅Cookiecutter Data Science或d6tflow项目模板[见#5]，并使用#1中提到的工具来存储和共享数据。

4. 在Git中和源码一起提交数据

现在，大多数人对他们的代码使用版本控制（如果你不使用，那就是另外一个错误，请参阅git：https://git-scm.com/）。在尝试共享数据时，很容易将数据文件添加到版本控制中。当文件很小时是可以的，但是git并没有针对数据进行优化，尤其是大文件。

git add data.csv

解决方案：使用第1点中提到的工具来存储和共享数据。如果你真的希望对数据进行版本控制，请参阅 d6tpipe，DVC和Git大文件存储。

5. 编写函数而不是DAG

关于数据部分已经够多了，现在来谈一谈实际的代码！在学习编程时最先学习的内容之一就是函数，数据科学代码通常由一系列线性运行的函数组成。

这会导致一些问题，请参阅“为什么你的机器学习代码可能不好的4个原因”：

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)model = sklearn.svm.SVC()model.fit(df_train.iloc[:, :-1], df_train['y'])

解决方案：数据科学代码不是一系列线性连接的函数，而是一组具有依赖关系的任务集合。

6. 写for循环

与函数类似，for循环也是你学习编程时最初学习的内容。它们易于理解，但是运行缓慢且过于冗长，通常意味着你不了解矢量化的替代方案。

x = range(10)avg = sum(x)/len(x); std = math.sqrt(sum((i-avg)**2 for i in x)/len(x));zscore = [(i-avg)/std for x]# should be: scipy.stats.zscore(x)# orgroupavg = []for i in df['g'].unique():dfg = df[df[g']==i]groupavg.append(dfg['g'].mean())# should be: df.groupby('g').mean()

解决方案：Numpy，scipy和pandas为你需要for循环的情况提供了矢量化函数。

7. 不编写单元测试

随着数据、参数或用户输入的改变，你的代码可能会出现问题，有时你并没有注意到。这可能会导致糟糕的输出结果，而如果有人基于你的输出做出决策，那么糟糕的数据将会导致糟糕的决策。

解决方案：使用assert语句来检查数据质量。pandas有相等测试，d6tstack有数据提取检查以及用于数据连接的d6tjoin。

以下是数据检查的示例代码：

assert df['id'].unique().shape[0] == len(ids) # have data for all ids?assert df.isna().sum()<0.9 # catch missing valuesassert 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. 不写代码说明文档

我明白，你急着做出一些分析结果。你把事情汇总到一起分析，将结果交给你的客户或老板。一个星期之后，他们回来说，“可以把XXX改一下吗”或者“可以更新一下这里吗”。你看着你的代码，但是并不记得你当初为什么这么写。现在就像是在运行别人的代码。

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

解决方案：即使在你已经提交分析报告后，也要花费额外的时间，来对你做的事情编写说明文档。以后你会感谢自己，别人更会感谢你。那样显得你很专业！

9. 将数据保存为csv或pickle文件

回到数据，毕竟是在讲数据科学。就像函数和for循环一样，CSV和pickle文件很常用，但是并不好用。CSV文件不包含纲要（schema），因此每个人都必须再次解析数字和日期。Pickle文件解决了这个问题，但是它只能在python中使用，并且不能压缩。两者都不是存储大型数据集的最优格式。

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：使用parquet或其他带有数据纲要的二进制数据格式，在理想情况下可以压缩数据。d6tflow将任务的数据输出保存为parquet，无需额外处理。

10. 使用jupyter notebook

最后一个是颇有争议的错误：jupyter notebook和csv文件一样普遍。许多人使用它们，但是这并不意味着它们很好。jupyter notebook助长了上述提到的许多不良编程习惯，尤其是：

把所有文件保存在一个目录中

编写从上至下运行的代码，而不是DAG

没有对代码进行模块化

很难调试

代码和输出混在一个文件中

没有很好的版本控制

它容易上手，但是扩展性很差。

解决方案：使用pycharm和/或spyder。