摘要:不为人知的七大实用技巧大家好,我今天勤快地回来了,这一期主要是和大家分享一些的实用技巧,会在日常生活中大大提升效率,希望可以帮助到大家还是老样子,先给大家奉上这一期的章节目录自定义选项,设置实用中模块构建测试数据巧用访问器合并其他列拼接使用
Pandas不为人知的七大实用技巧
大家好,我今天勤快地回来了,这一期主要是和大家分享一些pandas的实用技巧,会在日常生活中大大提升效率,希望可以帮助到大家,还是老样子,先给大家奉上这一期的章节目录:
自定义pandas选项,设置
实用pandas中testing模块构建测试数据
巧用accessor访问器
合并其他列拼接DatetimeIndex
使用分类数据(Categorical Data)节省时间和空间
利用Mapping巧妙实现映射
压缩pandas对象
源码及GitHub地址
好啦,话不多说,让我们一个个看吧
1. 自定义pandas选项,设置首先,大家可能不知道,pandas里面有一个方法pd.set_option(),利用它我们可以改变一些pandas中默认的核心设置,
从而适应我们自身的需要,开始前还是老样子,让我们先导入numpy和pandas包
import numpy as np import pandas as pd f"Using {pd.__name__}, Version {pd.__version__}"
"Using pandas, Version 0.23.0"
现在让我们编写一个start方法来实现自定义pandas设置
def start(): options = { "display": { "max_columns": None, "max_colwidth": 25, "expand_frame_repr": False, # Don"t wrap to multiple pages "max_rows": 14, "max_seq_items": 50, # Max length of printed sequence "precision": 4, "show_dimensions": False }, "mode": { "chained_assignment": None # Controls SettingWithCopyWarning } } for category, option in options.items(): for op, value in option.items(): pd.set_option(f"{category}.{op}", value) # Python 3.6+ if __name__ == "__main__": start() del start # Clean up namespace in the interpreter
大家可以发现,我们在方法的最后调用了pandas的set_option方法,直接利用我们自定义的参数替代了原有的pandas参数,现在让我们测试一下:
pd.get_option("display.max_rows") Out:14
可以发现max_rows 已经被替换成了我们设置的14,现在用一个真实的例子,我们利用一组公开的鲍鱼各项指标的数据来实验,数据源来自机器学习平台的公开数据
url = ("https://archive.ics.uci.edu/ml/" "machine-learning-databases/abalone/abalone.data") cols = ["sex", "length", "diam", "height", "weight", "rings"] abalone = pd.read_csv(url, usecols=[0, 1, 2, 3, 4, 8], names=cols) abalone
sex | length | diam | height | weight | rings | |
---|---|---|---|---|---|---|
0 | M | 0.455 | 0.365 | 0.095 | 0.5140 | 15 |
1 | M | 0.350 | 0.265 | 0.090 | 0.2255 | 7 |
2 | F | 0.530 | 0.420 | 0.135 | 0.6770 | 9 |
3 | M | 0.440 | 0.365 | 0.125 | 0.5160 | 10 |
4 | I | 0.330 | 0.255 | 0.080 | 0.2050 | 7 |
5 | I | 0.425 | 0.300 | 0.095 | 0.3515 | 8 |
6 | F | 0.530 | 0.415 | 0.150 | 0.7775 | 20 |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
4170 | M | 0.550 | 0.430 | 0.130 | 0.8395 | 10 |
4171 | M | 0.560 | 0.430 | 0.155 | 0.8675 | 8 |
4172 | F | 0.565 | 0.450 | 0.165 | 0.8870 | 11 |
4173 | M | 0.590 | 0.440 | 0.135 | 0.9660 | 10 |
4174 | M | 0.600 | 0.475 | 0.205 | 1.1760 | 9 |
4175 | F | 0.625 | 0.485 | 0.150 | 1.0945 | 10 |
4176 | M | 0.710 | 0.555 | 0.195 | 1.9485 | 12 |
我们可以看到,数据截断为14行,保留了小数点后4位小数作为精度,和我们刚刚设置的precision=4是一样的
2. 实用pandas中testing模块构建测试数据通过pandas.util.testing提供的方法,我们可以很容易的通过几行代码就构建出一个简单的测试数据类型,比如我们现在构建一个DataTime类型的数据,
时间间隔为月:
import pandas.util.testing as tm tm.N, tm.K = 15, 3 # 规定行和列 import numpy as np np.random.seed(444) tm.makeTimeDataFrame(freq="M").head() # 设置时间间隔为月 # tm.makeTimeDataFrame(freq="D").head() 设置时间间隔为天
A | B | C | |
---|---|---|---|
2000-01-31 | 0.3574 | -0.8804 | 0.2669 |
2000-02-29 | 0.3775 | 0.1526 | -0.4803 |
2000-03-31 | 1.3823 | 0.2503 | 0.3008 |
2000-04-30 | 1.1755 | 0.0785 | -0.1791 |
2000-05-31 | -0.9393 | -0.9039 | 1.1837 |
瞎生成一组乱七八糟的数据:
tm.makeDataFrame().head()
A | B | C | |
---|---|---|---|
nTLGGTiRHF | -0.6228 | 0.6459 | 0.1251 |
WPBRn9jtsR | -0.3187 | -0.8091 | 1.1501 |
7B3wWfvuDA | -1.9872 | -1.0795 | 0.2987 |
yJ0BTjehH1 | 0.8802 | 0.7403 | -1.2154 |
0luaYUYvy1 | -0.9320 | 1.2912 | -0.2907 |
关于可以随机生成的数据类型, 一共大概有30多种,大家如果感兴趣可以多试试:
[i for i in dir(tm) if i.startswith("make")]
["makeBoolIndex", "makeCategoricalIndex", "makeCustomDataframe", "makeCustomIndex", "makeDataFrame", "makeDateIndex", "makeFloatIndex", "makeFloatSeries", "makeIntIndex", "makeIntervalIndex", "makeMissingCustomDataframe", "makeMissingDataframe", "makeMixedDataFrame", "makeMultiIndex", "makeObjectSeries", "makePanel", "makePeriodFrame", "makePeriodIndex", "makePeriodPanel", "makePeriodSeries", "makeRangeIndex", "makeStringIndex", "makeStringSeries", "makeTimeDataFrame", "makeTimeSeries", "makeTimedeltaIndex", "makeUIntIndex", "makeUnicodeIndex"]
这样我们如果有测试的需求,会很容易地构建相对应的假数据来测试。
3. 巧用accessor访问器accessor(访问器) 具体就是类似getter和setter,当然,Python里面不提倡存在setter和getter方法,但是这样可以便于大家理解,pandas Series类型有3类accessor:
pd.Series._accessors Out:{"cat", "dt", "str"}
.cat用于分类数据,
.str用于字符串(对象)数据,
.dt用于类似日期时间的数据。
让我们从.str开始看:假设现在我们有一些原始的城市/州/ 邮编数据作为Dataframe的一个字段:
addr = pd.Series([ "Washington, D.C. 20003", "Brooklyn, NY 11211-1755", "Omaha, NE 68154", "Pittsburgh, PA 15211" ])
addr.str.upper() # 因为字符串方法是矢量化的,这意味着它们在没有显式for循环的情况下对整个数组进行操作
0 WASHINGTON, D.C. 20003 1 BROOKLYN, NY 11211-1755 2 OMAHA, NE 68154 3 PITTSBURGH, PA 15211 dtype: object
addr.str.count(r"d") # 查看邮编有几位
0 5 1 9 2 5 3 5 dtype: int64
如果我们想把每一行分成城市,州,邮编分开,可以用正则;
regex = (r"(?P[A-Za-z ]+), " # One or more letters r"(?P [A-Z]{2}) " # 2 capital letters r"(?P d{5}(?:-d{4})?)") # Optional 4-digit extension addr.str.replace(".", "").str.extract(regex)
city | state | zip | |
---|---|---|---|
0 | Washington | DC | 20003 |
1 | Brooklyn | NY | 11211-1755 |
2 | Omaha | NE | 68154 |
3 | Pittsburgh | PA | 15211 |
第二个访问器.dt用于类似日期时间的数据。它其实属于Pandas的DatetimeIndex,如果在Series上调用,它首先转换为DatetimeIndex
daterng = pd.Series(pd.date_range("2018", periods=9, freq="Q")) # 时间间隔为季度 daterng
0 2018-03-31 1 2018-06-30 2 2018-09-30 3 2018-12-31 4 2019-03-31 5 2019-06-30 6 2019-09-30 7 2019-12-31 8 2020-03-31 dtype: datetime64[ns]
daterng.dt.day_name()
0 Saturday 1 Saturday 2 Sunday 3 Monday 4 Sunday 5 Sunday 6 Monday 7 Tuesday 8 Tuesday dtype: object
daterng[daterng.dt.quarter > 2] # 查看2019年第3季度和第4季度
2 2018-09-30 3 2018-12-31 6 2019-09-30 7 2019-12-31 dtype: datetime64[ns]
daterng[daterng.dt.is_year_end] #查看年末的一天
3 2018-12-31 7 2019-12-31 dtype: datetime64[ns]
最后有关.cat访问器我们会在第5个技巧中提到
4. 合并其他列拼接DatetimeIndex现在先让我们构建一个包含时间类型数据的Dataframe:
from itertools import product datecols = ["year", "month", "day"] df = pd.DataFrame(list(product([2017, 2016], [1, 2], [1, 2, 3])), columns=datecols) df["data"] = np.random.randn(len(df)) df
year | month | day | data | |
---|---|---|---|---|
0 | 2017 | 1 | 1 | -0.0767 |
1 | 2017 | 1 | 2 | -1.2798 |
2 | 2017 | 1 | 3 | 0.4032 |
3 | 2017 | 2 | 1 | 1.2377 |
4 | 2017 | 2 | 2 | -0.2060 |
5 | 2017 | 2 | 3 | 0.6187 |
6 | 2016 | 1 | 1 | 2.3786 |
7 | 2016 | 1 | 2 | -0.4730 |
8 | 2016 | 1 | 3 | -2.1505 |
9 | 2016 | 2 | 1 | -0.6340 |
10 | 2016 | 2 | 2 | 0.7964 |
11 | 2016 | 2 | 3 | 0.0005 |
我们可以发现year,month,day是分开的三列,我们如果想要把它们合并为完整的时间并作为df的索引,可以这么做:
df.index = pd.to_datetime(df[datecols]) df.head()
year | month | day | data | |
---|---|---|---|---|
2017-01-01 | 2017 | 1 | 1 | -0.0767 |
2017-01-02 | 2017 | 1 | 2 | -1.2798 |
2017-01-03 | 2017 | 1 | 3 | 0.4032 |
2017-02-01 | 2017 | 2 | 1 | 1.2377 |
2017-02-02 | 2017 | 2 | 2 | -0.2060 |
我们可以扔掉没用的列并把这个df压缩为Series:
df = df.drop(datecols, axis=1).squeeze() df.head()
2017-01-01 -0.0767 2017-01-02 -1.2798 2017-01-03 0.4032 2017-02-01 1.2377 2017-02-02 -0.2060 Name: data, dtype: float64
type(df)
pandas.core.series.Series
df.index.dtype_str
"datetime64[ns]"5. 使用分类数据(Categorical Data)节省时间和空间
刚刚我们在第3个技巧的时候提到了访问器,现在让我们来看最后一个.cat
pandas中Categorical这个数据类型非常强大,通过类型转换可以让我们节省变量在内存占用的空间,提高运算速度,不过有关具体的pandas加速实战,我会在
下一期说,现在让我们来看一个小栗子:
colors = pd.Series([ "periwinkle", "mint green", "burnt orange", "periwinkle", "burnt orange", "rose", "rose", "mint green", "rose", "navy" ]) import sys colors.apply(sys.getsizeof)
0 59 1 59 2 61 3 59 4 61 5 53 6 53 7 59 8 53 9 53 dtype: int64
我们首先创建了一个Series,填充了各种颜色,接着查看了每个地址对应的颜色所占内存的大小
注意这里我们使用sys.getsizeof()来获取占内存大小,但是实际上空格也是占内存的,sys.getsizeof("")返回的是49bytes
接下来我们想把每种颜色用占内存更少的数字来表示(机器学习种非常常见),这样可以减少占用的内存,首先让我们创建一个mapper字典,给每一种颜色指定
一个数字
mapper = {v: k for k, v in enumerate(colors.unique())} mapper
{"periwinkle": 0, "mint green": 1, "burnt orange": 2, "rose": 3, "navy": 4}
接着我们把刚才的colors数组转化为int类型:
# 也可以通过 pd.factorize(colors)[0] 实现 as_int = colors.map(mapper) as_int
0 0 1 1 2 2 3 0 4 2 5 3 6 3 7 1 8 3 9 4 dtype: int64
再让我们看一下占用的内存:
as_int.apply(sys.getsizeof)
0 24 1 28 2 28 3 24 4 28 5 28 6 28 7 28 8 28 9 28 dtype: int64
现在可以观察到我们的内存占用的空间几乎是之前的一半,其实,刚刚我们做的正是模拟Categorical Data的转化原理。现在让我们直接调用一下:
colors.memory_usage(index=False, deep=True) Out:650
colors.astype("category").memory_usage(index=False, deep=True) Out: 495
大家可能感觉节省的空间并不是非常大对不对? 因为目前我们这个数据根本不是真实场景,我们仅仅把数据容量增加10倍,现在再让我们看看效果:
manycolors = colors.repeat(10) len(manycolors) / manycolors.nunique() # Much greater than 2.0x Out:20.0
f"Not using category : { manycolors.memory_usage(index=False, deep=True)}"
"Not using category : 6500"
f"Using category : { manycolors.astype("category").memory_usage(index=False, deep=True)}"
"Using category : 585"
这回内存的占用量差距明显就出来了,现在让我们用.cat来简化一下刚刚的工作:
new_colors = colors.astype("category") new_colors
0 periwinkle 1 mint green 2 burnt orange 3 periwinkle 4 burnt orange 5 rose 6 rose 7 mint green 8 rose 9 navy dtype: category Categories (5, object): [burnt orange, mint green, navy, periwinkle, rose]
new_colors.cat.categories # 可以使用.cat.categories查看代表的颜色
Index(["burnt orange", "mint green", "navy", "periwinkle", "rose"], dtype="object")
现在让我们查看把颜色代表的数字:
new_colors.cat.codes
0 3 1 1 2 0 3 3 4 0 5 4 6 4 7 1 8 4 9 2 dtype: int8
我们如果不满意顺序也可以从新排序:
new_colors.cat.reorder_categories(mapper).cat.codes
0 0 1 1 2 2 3 0 4 2 5 3 6 3 7 1 8 3 9 4 dtype: int8
有关cat其他的方法,我们还是可以通过遍历dir来查看:
[i for i in dir(new_colors.cat) if not i.startswith("_")]
["add_categories", "as_ordered", "as_unordered", "categories", "codes", "ordered", "remove_categories", "remove_unused_categories", "rename_categories", "reorder_categories", "set_categories"]
Categorical 数据通常不太灵活,比如我们不能直接在new_colors上新增一个新的颜色,要首先通过
.add_categories来添加
ccolors.iloc[5] = "a new color"
--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last)in () ----> 1 ccolors.iloc[5] = "a new color" NameError: name "ccolors" is not defined
new_colors = new_colors.cat.add_categories(["a new color"])
new_colors.iloc[5] = "a new color" # 不会报错
new_colors.values # 成功添加6. 利用Mapping巧妙实现映射
假设现在我们有存贮国家的一组数据,和一组用来映射国家所对应的大洲的数据:
countries = pd.Series([ "United States", "Canada", "Mexico", "Belgium", "United Kingdom", "Thailand" ]) groups = { "North America": ("United States", "Canada", "Mexico", "Greenland"), "Europe": ("France", "Germany", "United Kingdom", "Belgium") }
我们可以通过下面的方法来实现简单的映射:
from typing import Any def membership_map(s: pd.Series, groups: dict, fillvalue: Any=-1) -> pd.Series: # Reverse & expand the dictionary key-value pairs groups = {x: k for k, v in groups.items() for x in v} return s.map(groups).fillna(fillvalue)
membership_map(countries, groups, fillvalue="other")
很简单对不对,现在让我们看一下最关键的一行代码,groups = {x: k for k, v in groups.items() for x in v},这个是我之前提到过的字典推导式:
test = dict(enumerate(("ab", "cd", "xyz"))) {x: k for k, v in test.items() for x in v}7. 压缩pandas对象
如果你的pandas版本大于0.21.0,那么都可以直接把pandas用压缩形式写入,常见的类型有gzip, bz2, zip,这里我们直接用刚才鲍鱼的数据集:
abalone.to_json("df.json.gz", orient="records",lines=True, compression="gzip") # 压缩为gz类型 abalone.to_json("df.json", orient="records", lines=True) #压缩为json
import os.path os.path.getsize("df.json") / os.path.getsize("df.json.gz") #压缩大小差了10倍,还是gz更厉害8. 源码及GitHub地址
这一期为大家总结了很多pandas实用的小技巧,希望大家喜欢
我把这一期的ipynb文件和py文件放到了Github上,大家如果想要下载可以点击下面的链接:
Github仓库地址: https://github.com/yaozeliang/pandas_share
这一期就到这里啦,希望大家能够继续支持我,完结,撒花
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