隨著數(shù)據(jù)量的增加，人們對(duì)于數(shù)據(jù)的處理需求也在逐漸增大。因此，各種數(shù)據(jù)處理的工具也應(yīng)運(yùn)而生。Python Pandas 庫(kù)作為一個(gè)高效的數(shù)據(jù)處理工具，在數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析等方面越來(lái)越受到人們的關(guān)注。

Python Pandas 庫(kù)可以處理大量的數(shù)據(jù)，擁有高速、靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行各種操作，包括合并、聯(lián)接、分組、聚集等。而相對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，Python Pandas 庫(kù)具有以下優(yōu)勢(shì)：

1. 更高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Python Pandas 庫(kù)使用了 Series 和 DataFrame 兩種高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Series 可以理解為一個(gè)帶有標(biāo)簽的一維數(shù)組，它既可以支持整數(shù)和字符類(lèi)型索引，也可以自定義索引，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析。DataFrame 是一個(gè)帶有標(biāo)簽的二維數(shù)組，類(lèi)似于 Excel 表格，同時(shí)也支持自定義行列索引，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)的合并、聯(lián)接等操作，減少了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度。

2. 更靈活的數(shù)據(jù)分析方式

Python Pandas 庫(kù)提供了豐富的數(shù)據(jù)分析函數(shù)和方法，包括基本統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)間序列分析、金融分析、文本分析等多種分析模式。這些模式簡(jiǎn)單易用，可以幫助數(shù)據(jù)分析人員快速地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。

3. 更快速的數(shù)據(jù)處理速度

Python Pandas 庫(kù)使用了 C 語(yǔ)言擴(kuò)展，能夠快速地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和計(jì)算，比較適合在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、處理和分析。同時(shí)，優(yōu)秀的并行計(jì)算能力也讓數(shù)據(jù)處理速度得到進(jìn)一步提高。

和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相比，Python Pandas 庫(kù)更加注重?cái)?shù)據(jù)分析和處理的靈活性，而數(shù)據(jù)庫(kù)則注重?cái)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理。下面我們就來(lái)具體對(duì)比一下 Python Pandas 庫(kù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在以下方面的優(yōu)劣。

1. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

Python Pandas 庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式有多種，包括 CSV、Excel、ON、數(shù)據(jù)庫(kù)等。而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)主要是通過(guò) SQL 語(yǔ)句進(jìn)行數(shù)據(jù)的存取，并且需要進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的建表設(shè)計(jì)。因此，在數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式上，Python Pandas 庫(kù)更為靈活，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)更加規(guī)范化和穩(wěn)定。

2. 數(shù)據(jù)處理

在數(shù)據(jù)的處理方面，Python Pandas 庫(kù)可以對(duì)大量的行列數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的統(tǒng)計(jì)、計(jì)算和分析，在篩選、過(guò)濾、處理數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出優(yōu)越的性能優(yōu)勢(shì);而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)則需要通過(guò) SQL 語(yǔ)句進(jìn)行查詢(xún)，然后將結(jié)果進(jìn)行提取和處理。

3. 數(shù)據(jù)分析

Python Pandas 庫(kù)擁有更豐富的數(shù)據(jù)分析函數(shù)和方法，可以支持多樣的分析模式，包括統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)間序列分析、金融分析、文本分析等。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相較之下數(shù)據(jù)分析的能力有限，比如對(duì)于金融數(shù)據(jù)的提取、處理和分析方面就顯得無(wú)能為力。

一下，Python Pandas 庫(kù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)各有優(yōu)劣，Python Pandas 庫(kù)更加注重?cái)?shù)據(jù)分析和處理的靈活性，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)則注重?cái)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理。使用哪種工具需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇，對(duì)于數(shù)據(jù)分析和處理較為復(fù)雜的場(chǎng)景下，建議使用 Python Pandas 庫(kù)；對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理比較重要的場(chǎng)景，則建議使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。

相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：

• Pandas 必知必會(huì)的18個(gè)實(shí)用技巧，值得收藏！
• Python Pandas DataFrame stack(), unstack(), pivot(), melt()操作

Pandas 必知必會(huì)的18個(gè)實(shí)用技巧，值得收藏！

干凈整潔的數(shù)據(jù)是后續(xù)進(jìn)行研究和分析的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)科學(xué)家們會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間來(lái)清理數(shù)據(jù)集，毫不夸張地說(shuō)，數(shù)據(jù)清洗會(huì)占據(jù)他們80%的工作時(shí)間，而真正用來(lái)分析數(shù)據(jù)的時(shí)間只占到20%左右。

所以，數(shù)據(jù)清洗到底是在清陸梁洗些什么？

通常來(lái)說(shuō)，你所獲取到的原始數(shù)據(jù)不能直接用來(lái)分析，因?yàn)樗鼈儠?huì)有各種各樣的問(wèn)題，如包含無(wú)效信息，列名不規(guī)范、格式不一致，存在重復(fù)值，缺失值，異常值等…..

本文會(huì)給大家介紹一些Python中自帶的Pandas和NumPy庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的實(shí)用技巧。

這是讀取數(shù)據(jù)的入門(mén)級(jí)命令，在分析一個(gè)數(shù)據(jù)集的時(shí)候，很多信息其實(shí)是用不到的，因此，需要去除不必要的行或列。這里以csv文件為例，在導(dǎo)入的時(shí)候就可以通過(guò)設(shè)置pd.read_csv()里面的參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的。

先來(lái)感受一下官方文檔中給出的詳細(xì)解釋?zhuān)锩娴膮?shù)是相當(dāng)?shù)亩?，本文只介紹比較常用的幾個(gè)，感興趣的話(huà)，可以好好研究一下文檔，這些參數(shù)還是非常好用的，能省去很多導(dǎo)入后整理的工作。

當(dāng)原始數(shù)據(jù)的列名不好理解，或者不夠簡(jiǎn)潔時(shí)，可以用.rename()方法進(jìn)行修改。這里我們把英文的列名改成中文，先創(chuàng)建一個(gè)字典，把要修改的列名定義好，然后調(diào)用rename()方法。

數(shù)據(jù)默認(rèn)的索引是從0開(kāi)始的有序整數(shù)，但如果想把某一列設(shè)置為新的索引，除了可以用read_csv()里的參數(shù)index_col，還可以用.set_index()方法實(shí)現(xiàn)。

另外補(bǔ)充，如果數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)刪除或結(jié)構(gòu)調(diào)整后，我們可以重置索引，讓索引從0開(kāi)始，依次排序。

字符串str操作是非常實(shí)用的，因?yàn)榱兄锌偸菚?huì)包含不必要的字符，常用的方法如下：

str.lower() 是把大寫(xiě)轉(zhuǎn)換成小寫(xiě)，同理，str.upper()是把小寫(xiě)轉(zhuǎn)換成大寫(xiě)，將示例中用大寫(xiě)字母表示的索引轉(zhuǎn)換成小寫(xiě)。

設(shè)置首字母大寫(xiě)

str.replace(“a”, “”) 替換特定字符。這里把列中的a去掉，替換成空字符。

去除字符串中的頭尾空格、以及\n \t。

str.split(‘x’) 使用字符串中的’x’字符作為分隔符，將字符串分隔成列表。這里將列中的值以’.’進(jìn)行分割。

str.get() 選取列表中某個(gè)位置的值。接著上面分割后的結(jié)果，我們用str.get(0)取出列表中前一個(gè)位置的數(shù)值，生成新的一列。

str.contains() 判斷是否存在某個(gè)字符，返回的是布爾值。

str.find(“-“)檢測(cè)字符串中是否包含”-“，如果包含，則返回該子字符串開(kāi)始位置的索引值;如果不包含，則返回-1。

學(xué)完基本的字符串操作方法，我們來(lái)看一下如何結(jié)合NumPy來(lái)提高字符串操作的效率。

我們可以將Pandas中的.str()方法與NumPy的np.where函數(shù)相結(jié)合，np.where函數(shù)是Excel的IF()宏的矢量化形式，它的語(yǔ)法如下:

如果condition條件為真，則執(zhí)行then，否則早備運(yùn)執(zhí)行else。這里的condition條件可以是一個(gè)類(lèi)數(shù)組的對(duì)象，也可以是一個(gè)布爾表達(dá)式，我們也可以利用np.where函數(shù)嵌套多個(gè)條件進(jìn)行矢量化計(jì)算和判斷。

接下來(lái)就要對(duì)列中的字符串進(jìn)行整理，除了利用循環(huán)和.str()方法相結(jié)合的方式進(jìn)行操作，我們還可以選擇用applymap()方法，它會(huì)將傳入的函數(shù)作用于整個(gè)DataFrame所有行列中的每個(gè)元素。

先定義函數(shù)get_citystate(item)，功能是只提取元素中的有效信息。然后，我們將這個(gè)函數(shù)傳入applymap()，并應(yīng)用于df3，滾悄看起來(lái)是不是干凈多了，結(jié)果如下：

如果你沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)它的話(huà)，我不得強(qiáng)調(diào)它的重要性。輸入下面的命令：

你會(huì)發(fā)現(xiàn)df1已經(jīng)發(fā)生了改變。這是因?yàn)閐f2 = df1并不是生成一個(gè)df1的復(fù)制品并把它賦值給df2，而是設(shè)定一個(gè)指向df1的指針。所以只要是針對(duì)df2的改變，也會(huì)相應(yīng)地作用在df1上。為了解決這個(gè)問(wèn)題，你既可以這樣做：

也可以這樣做：

這個(gè)命令用于檢查值的分布。你想要檢查下“c”列中出現(xiàn)的值以及每個(gè)值所出現(xiàn)的頻率，可以使用：

下面是一些有用的小技巧/參數(shù)：

lsin () 用于過(guò)濾數(shù)據(jù)幀。Isin () 有助于選擇特定列中具有特定（或多個(gè)）值的行。

在SQL中我們可以使用 SELECT * FROM … WHERE ID in (‘A001’,‘C022’, …)來(lái)獲取含有指定ID的記錄。如果你也想在Pandas中做類(lèi)似的事情，你可以使用：

select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回?cái)?shù)據(jù)幀列的一個(gè)子集。這個(gè)函數(shù)的參數(shù)可設(shè)置為包含所有擁有特定數(shù)據(jù)類(lèi)型的列，亦或者設(shè)置為排除具有特定數(shù)據(jù)類(lèi)型的列。

pivot_table( ) 也是 Pandas 中一個(gè)非常有用的函數(shù)。如果對(duì) pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。

如果需要計(jì)算樣本的缺失率分布，只要加上參數(shù)axis=1

分為分組中有重復(fù)值和無(wú)重復(fù)值兩種。無(wú)重復(fù)值的情況。

先按Mt列進(jìn)行分組，然后對(duì)分組之后的數(shù)據(jù)框使用idxmax函數(shù)取出Count更大值所在的列，再用iloc位置索引將行取出。有重復(fù)值的情況

對(duì)ID進(jìn)行分組之后再對(duì)分?jǐn)?shù)應(yīng)用rank函數(shù)，分?jǐn)?shù)相同的情況會(huì)賦予相同的排名，然后取出排名為1的數(shù)據(jù)。

介紹兩種高效地組內(nèi)排序的方法。

用這種方式轉(zhuǎn)換第三列會(huì)出錯(cuò)，因?yàn)檫@列里包含一個(gè)代表 0 的下劃線(xiàn)，pandas 無(wú)法自動(dòng)判斷這個(gè)下劃線(xiàn)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，可以使用 to_numeric() 函數(shù)來(lái)處理第三列，讓 pandas 把任意無(wú)效輸入轉(zhuǎn)為 NaN。

df = df.apply(pd.to_numeric, errors=’coerce’).fillna(0)

方法一：只讀取切實(shí)所需的列，使用usecols參數(shù)

方法二：把包含類(lèi)別型數(shù)據(jù)的 object 列轉(zhuǎn)換為 Category 數(shù)據(jù)類(lèi)型，通過(guò)指定 dtype 參數(shù)實(shí)現(xiàn)。

希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來(lái)一定的幫助，每天進(jìn)步一點(diǎn)點(diǎn)，加油~

Python Pandas DataFrame stack(), unstack(), pivot(), melt()操作

四個(gè)函數(shù)功能的簡(jiǎn)單襪升總結(jié)對(duì)比，stack/unstack一組，pivot/melt一組：

pivot()和melt()函數(shù)是較簡(jiǎn)單方便的，但是它倆是依據(jù)column的值作為索引的分類(lèi)，和stack/unstack在column和index之間的轉(zhuǎn)換有實(shí)質(zhì)差別告慎老。一般在轉(zhuǎn)換之后會(huì)進(jìn)行孝伏reset_index()操作。

寫(xiě)的太糙了，看原始函數(shù)介紹比較好。

參見(jiàn)資料：

Pandas DataFrame stack 函數(shù)

Pandas DataFrame unstack 函數(shù)

Pandas DataFrame pivot 函數(shù)

Pandas DataFrame melt 函數(shù)

pandas中DataFrame的stack()、unstack()和pivot()方法的對(duì)比

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