Pandas 的簡介開始，一步一步講解了 Pandas的發展現狀、內存優化等問題。既適合用過 Pandas 的讀者，也適合沒用過但想要上手的小白。

本文包括以下內容：

Pandas 發展現狀;

內存優化;

索引;

方法鏈;

隨機提示。

在閱讀本文時，我建議你閱讀每個你不了解的函數的文檔字符串(docstrings)。簡單的 Google 搜索和幾秒鐘 Pandas 文檔的閱讀，都會使你的閱讀體驗更加愉快。

Pandas 的定義和現狀

什么是 Pandas?

Pandas 是一個「開源的、有 BSD 開源協議的庫，它為 Python 編程語言提供了高性能、易于使用的數據架構以及數據分析工具」。總之，它提供了被稱為 DataFrame 和 Series(對那些使用 Panel 的人來說，它們已經被棄用了)的數據抽象，通過管理索引來快速訪問數據、執行分析和轉換運算，甚至可以繪圖(用 matplotlib 后端)。

Pandas 的當前最新版本是 v0.25.0 (https://github.com/pandas-dev/pandas/releases/tag/v0.25.0)

Pandas 正在逐步升級到 1.0 版，而為了達到這一目的，它改變了很多人們習以為常的細節。Pandas 的核心開發者之一 Marc Garcia 發表了一段非常有趣的演講——「走向 Pandas 1.0」。

演講鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=hK6o_TDXXN8

用一句話來總結，Pandas v1.0 主要改善了穩定性(如時間序列)并刪除了未使用的代碼庫(如 SparseDataFrame)。

數據

讓我們開始吧!選擇「1985 到 2016 年間每個國家的自殺率」作為玩具數據集。這個數據集足夠簡單，但也足以讓你上手 Pandas。

數據集鏈接：https://www.kaggle.com/russellyates88/suicide-rates-overview-1985-to-2016

在深入研究代碼之前，如果你想重現結果，要先執行下面的代碼準備數據，確保列名和類型是正確的。

import pandas as pdimport numpy as npimport os# to download https://www.kaggle.com/russellyates88/suicide-rates-overview-1985-to-2016data_path='path/to/folder/'df=(pd.read_csv(filepath_or_buffer=os.path.join(data_path, 'master.csv')) .rename(columns={'suicides/100k pop' : 'suicides_per_100k', ' gdp_for_year ($) ' : 'gdp_year', 'gdp_per_capita ($)' : 'gdp_capita', 'country-year' : 'country_year'}) .assign(gdp_year=lambda _df: _df['gdp_year'].str.replace(',','').astype(np.int64)) )

提示：如果你讀取了一個大文件，在 read_csv(https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html)中參數設定為 chunksize=N，這會返回一個可以輸出 DataFrame 對象的迭代器。

這里有一些關于這個數據集的描述：

>>> df.columnsIndex(['country', 'year', 'sex', 'age', 'suicides_no', 'population', 'suicides_per_100k', 'country_year', 'HDI for year', 'gdp_year', 'gdp_capita', 'generation'], dtype='object')

這里有 101 個國家、年份從 1985 到 2016、兩種性別、六個年代以及六個年齡組。有一些獲得這些信息的方法：

可以用 unique() 和 nunique() 獲取列內唯一的值(或唯一值的數量);

>>> df['generation'].unique()array(['Generation X', 'Silent', 'G.I. Generation', 'Boomers', 'Millenials', 'Generation Z'], dtype=object)>>> df['country'].nunique()101

可以用 describe() 輸出每一列不同的統計數據(例如最小值、最大值、平均值、總數等)，如果指定 include='all'，會針對每一列目標輸出唯一元素的數量和出現最多元素的數量;

可以用 head() 和 tail() 來可視化數據框的一小部分。

通過這些方法，你可以迅速了解正在分析的表格文件。

內存優化

在處理數據之前，了解數據并為數據框的每一列選擇合適的類型是很重要的一步。

在內部，Pandas 將數據框存儲為不同類型的 numpy 數組(比如一個 float64 矩陣，一個 int32 矩陣)。

有兩種可以大幅降低內存消耗的方法。

import pandas as pddef mem_usage(df: pd.DataFrame) -> str: """This method styles the memory usage of a DataFrame to be readable as MB. Parameters ---------- df: pd.DataFrame Data frame to measure. Returns ------- str Complete memory usage as a string formatted for MB. """ return f'{df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024 ** 2 : 3.2f} MB'def convert_df(df: pd.DataFrame, deep_copy: bool=True) -> pd.DataFrame: """Automatically converts columns that are worth stored as ``categorical`` dtype. Parameters ---------- df: pd.DataFrame Data frame to convert. deep_copy: bool Whether or not to perform a deep copy of the original data frame. Returns ------- pd.DataFrame Optimized copy of the input data frame. """ return df.copy(deep=deep_copy).astype({ col: 'category' for col in df.columns if df[col].nunique() / df[col].shape[0] < 0.5})

Pandas 提出了一種叫做 memory_usage() 的方法，這種方法可以分析數據框的內存消耗。在代碼中，指定 deep=True 來確保考慮到了實際的系統使用情況。

memory_usage()：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.memory_usage.html

了解列的類型(https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/basics.html#basics-dtypes)很重要。它可以通過兩種簡單的方法節省高達 90% 的內存使用：

了解數據框使用的類型;

了解數據框可以使用哪種類型來減少內存的使用(例如，price 這一列值在 0 到 59 之間，只帶有一位小數，使用 float64 類型可能會產生不必要的內存開銷)

除了降低數值類型的大小(用 int32 而不是 int64)外，Pandas 還提出了分類類型：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/categorical.html

如果你是用 R 語言的開發人員，你可能覺得它和 factor 類型是一樣的。

這種分類類型允許用索引替換重復值，還可以把實際值存在其他位置。教科書中的例子是國家。和多次存儲相同的字符串「瑞士」或「波蘭」比起來，為什么不簡單地用 0 和 1 替換它們，并存儲在字典中呢?

categorical_dict={0: 'Switzerland', 1: 'Poland'}

Pandas 做了幾乎相同的工作，同時添加了所有的方法，可以實際使用這種類型，并且仍然能夠顯示國家的名稱。

回到 convert_df() 方法，如果這一列中的唯一值小于 50%，它會自動將列類型轉換成 category。這個數是任意的，但是因為數據框中類型的轉換意味著在 numpy 數組間移動數據，因此我們得到的必須比失去的多。

接下來看看數據中會發生什么。

>>> mem_usage(df)10.28 MB>>> mem_usage(df.set_index(['country', 'year', 'sex', 'age']))5.00 MB>>> mem_usage(convert_df(df))1.40 MB>>> mem_usage(convert_df(df.set_index(['country', 'year', 'sex', 'age'])))1.40 MB

通過使用「智能」轉換器，數據框使用的內存幾乎減少了 10 倍(準確地說是 7.34 倍)。

索引

Pandas 是強大的，但也需要付出一些代價。當你加載 DataFrame 時，它會創建索引并將數據存儲在 numpy 數組中。這是什么意思?一旦加載了數據框，只要正確管理索引，就可以快速地訪問數據。

訪問數據的方法主要有兩種，分別是通過索引和查詢訪問。根據具體情況，你只能選擇其中一種。但在大多數情況中，索引(和多索引)都是最好的選擇。我們來看下面的例子：

>>> %%time>>> df.query('country=="Albania" and year==1987 and sex=="male" and age=="25-34 years"')CPU times: user 7.27 ms, sys: 751 μs, total: 8.02 ms#==================>>> %%time>>> mi_df.loc['Albania', 1987, 'male', '25-34 years']CPU times: user 459 μs, sys: 1 μs, total: 460 μs

什么?加速 20 倍?

你要問自己了，創建這個多索引要多長時間?

%%timemi_df=df.set_index(['country', 'year', 'sex', 'age'])CPU times: user 10.8 ms, sys: 2.2 ms, total: 13 ms

通過查詢訪問數據的時間是 1.5 倍。如果你只想檢索一次數據(這種情況很少發生)，查詢是正確的方法。否則，你一定要堅持用索引，CPU 會為此感激你的。

.set_index(drop=False) 允許不刪除用作新索引的列。

.loc[]/.iloc[] 方法可以很好地讀取數據框，但無法修改數據框。如果需要手動構建(比如使用循環)，那就要考慮其他的數據結構了(比如字典、列表等)，在準備好所有數據后，創建 DataFrame。否則，對于 DataFrame 中的每一個新行，Pandas 都會更新索引，這可不是簡單的哈希映射。

>>> (pd.DataFrame({'a':range(2), 'b': range(2)}, index=['a', 'a']) .loc['a']) a ba 0 0a 1 1

因此，未排序的索引可以降低性能。為了檢查索引是否已經排序并對它排序，主要有兩種方法：

%%time>>> mi_df.sort_index()CPU times: user 34.8 ms, sys: 1.63 ms, total: 36.5 ms>>> mi_df.index.is_monotonicTrue

更多詳情請參閱：

Pandas 高級索引用戶指南：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/advanced.html;

Pandas 庫中的索引代碼：https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/pandas/core/indexing.py。

方法鏈

使用 DataFrame 的方法鏈是鏈接多個返回 DataFrame 方法的行為，因此它們都是來自 DataFrame 類的方法。在現在的 Pandas 版本中，使用方法鏈是為了不存儲中間變量并避免出現如下情況：

import numpy as npimport pandas as pddf=pd.DataFrame({'a_column': [1, -999, -999], 'powerless_column': [2, 3, 4], 'int_column': [1, 1, -1]}) df['a_column']=df['a_column'].replace(-999, np.nan) df['power_column']=df['powerless_column'] ** 2 df['real_column']=df['int_column'].astype(np.float64) df=df.apply(lambda _df: _df.replace(4, np.nan)) df=df.dropna(how='all')

用下面的鏈替換：

df=(pd.DataFrame({'a_column': [1, -999, -999], 'powerless_column': [2, 3, 4], 'int_column': [1, 1, -1]}) .assign(a_column=lambda _df: _df['a_column'].replace(-999, np.nan)) .assign(power_column=lambda _df: _df['powerless_column'] ** 2) .assign(real_column=lambda _df: _df['int_column'].astype(np.float64)) .apply(lambda _df: _df.replace(4, np.nan)) .dropna(how='all') )

說實話，第二段代碼更漂亮也更簡潔。

方法鏈的工具箱是由不同的方法(比如 apply、assign、loc、query、pipe、groupby 以及 agg)組成的，這些方法的輸出都是 DataFrame 對象或 Series 對象(或 DataFrameGroupBy)。

了解它們最好的方法就是實際使用。舉個簡單的例子：

(df .groupby('age') .agg({'generation':'unique'}) .rename(columns={'generation':'unique_generation'})# Recommended from v0.25# .agg(unique_generation=('generation', 'unique')))

獲得每個年齡范圍中所有唯一年代標簽的簡單鏈

在得到的數據框中，「年齡」列是索引。

除了了解到「X 代」覆蓋了三個年齡組外，分解這條鏈。第一步是對年齡組分組。這一方法返回了一個 DataFrameGroupBy 對象，在這個對象中，通過選擇組的唯一年代標簽聚合了每一組。

在這種情況下，聚合方法是「unique」方法，但它也可以接受任何(匿名)函數。

在 0.25 版本中，Pandas 引入了使用 agg 的新方法：https://dev.pandas.io/whatsnew/v0.25.0.html#groupby-aggregation-with-relabeling。

(df .groupby(['country', 'year']) .agg({'suicides_per_100k': 'sum'}) .rename(columns={'suicides_per_100k':'suicides_sum'})# Recommended from v0.25# .agg(suicides_sum=('suicides_per_100k', 'sum')) .sort_values('suicides_sum', ascending=False) .head(10))

用排序值(sort_values)和 head 得到自殺率排前十的國家和年份

(df .groupby(['country', 'year']) .agg({'suicides_per_100k': 'sum'}) .rename(columns={'suicides_per_100k':'suicides_sum'})# Recommended from v0.25# .agg(suicides_sum=('suicides_per_100k', 'sum')) .nlargest(10, columns='suicides_sum'))

用排序值 nlargest 得到自殺率排前十的國家和年份

在這些例子中，輸出都是一樣的：有兩個指標(國家和年份)的 MultiIndex 的 DataFrame，還有包含排序后的 10 個最大值的新列 suicides_sum。

「國家」和「年份」列是索引。

nlargest(10) 比 sort_values(ascending=False).head(10) 更有效。

另一個有趣的方法是 unstack：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.unstack.html，這種方法允許轉動索引水平。

(mi_df .loc[('Switzerland', 2000)] .unstack('sex') [['suicides_no', 'population']])

「age」是索引，列「suicides_no」和「population」都有第二個水平列「sex」。

下一個方法 pipe 是最通用的方法之一。這種方法允許管道運算(就像在 shell 腳本中)執行比鏈更多的運算。

管道的一個簡單但強大的用法是記錄不同的信息。

def log_head(df, head_count=10): print(df.head(head_count)) return dfdef log_columns(df): print(df.columns) return dfdef log_shape(df): print(f'shape={df.shape}') return df

和 pipe 一起使用的不同記錄函數。

舉個例子，我們想驗證和 year 列相比，country_year 是否正確：

(df .assign(valid_cy=lambda _serie: _serie.apply( lambda _row: re.split(r'(?=\d{4})', _row['country_year'])[1]==str(_row['year']), axis=1)) .query('valid_cy==False') .pipe(log_shape))

用來驗證「country_year」列中年份的管道。

管道的輸出是 DataFrame，但它也可以在標準輸出(console/REPL)中打印。

shape=(0, 13)

你也可以在一條鏈中用不同的 pipe。

(df .pipe(log_shape) .query('sex=="female"') .groupby(['year', 'country']) .agg({'suicides_per_100k':'sum'}) .pipe(log_shape) .rename(columns={'suicides_per_100k':'sum_suicides_per_100k_female'})# Recommended from v0.25# .agg(sum_suicides_per_100k_female=('suicides_per_100k', 'sum')) .nlargest(n=10, columns=['sum_suicides_per_100k_female']))

女性自殺數量最高的國家和年份。

生成的 DataFrame 如下所示：

索引是「年份」和「國家」。

標準輸出的打印如下所示：

shape=(27820, 12)shape=(2321, 1)

除了記錄到控制臺外，pipe 還可以直接在數據框的列上應用函數。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerdef norm_df(df, columns): return df.assign(**{col: MinMaxScaler().fit_transform(df[[col]].values.astype(float)) for col in columns}) for sex in ['male', 'female']: print(sex) print( df .query(f'sex=="{sex}"') .groupby(['country']) .agg({'suicides_per_100k': 'sum', 'gdp_year': 'mean'}) .rename(columns={'suicides_per_100k':'suicides_per_100k_sum', 'gdp_year': 'gdp_year_mean'}) # Recommended in v0.25 # .agg(suicides_per_100k=('suicides_per_100k_sum', 'sum'), # gdp_year=('gdp_year_mean', 'mean')) .pipe(norm_df, columns=['suicides_per_100k_sum', 'gdp_year_mean']) .corr(method='spearman') ) print('\n')

自殺數量是否和 GDP 的下降相關?是否和性別相關?

上面的代碼在控制臺中的打印如下所示：

male suicides_per_100k_sum gdp_year_meansuicides_per_100k_sum 1.000000 0.421218gdp_year_mean 0.421218 1.000000

female suicides_per_100k_sum gdp_year_meansuicides_per_100k_sum 1.000000 0.452343gdp_year_mean 0.452343 1.000000

深入研究代碼。norm_df() 將一個 DataFrame 和用 MinMaxScaling 擴展列的列表當做輸入。使用字典理解，創建一個字典 {column_name: method, …}，然后將其解壓為 assign() 函數的參數 (colunmn_name=method, …)。

在這種特殊情況下，min-max 縮放不會改變對應的輸出：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.corr.html，它僅用于參數。

在(遙遠的?)未來，緩式評估(lazy evaluation)可能出現在方法鏈中，所以在鏈上做一些投資可能是一個好想法。

最后(隨機)的技巧

下面的提示很有用，但不適用于前面的任何部分：

itertuples() 可以更高效地遍歷數據框的行;

>>> %%time>>> for row in df.iterrows(): continueCPU times: user 1.97 s, sys: 17.3 ms, total: 1.99 s>>> for tup in df.itertuples(): continueCPU times: user 55.9 ms, sys: 2.85 ms, total: 58.8 ms

注意：tup 是一個 namedtuple

join() 用了 merge();

在 Jupyter 筆記本中，在代碼塊的開頭寫上 %%time，可以有效地測量時間;

UInt8 類：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/gotchas.html#support-for-integer-na支持帶有整數的 NaN 值;

記住，任何密集的 I/O(例如展開大型 CSV 存儲)用低級方法都會執行得更好(盡可能多地用 Python 的核心函數)。

還有一些本文沒有涉及到的有用的方法和數據結構，這些方法和數據結構都很值得花時間去理解：

數據透視表：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.pivot.html?source=post_page---------------------------

時間序列/日期功能：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html?source=post_page---------------------------;

繪圖：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html?source=post_page---------------------------。

總結

希望你可以因為這篇簡短的文章，更好地理解 Pandas 背后的工作原理，以及 Pandas 庫的發展現狀。本文還展示了不同的用于優化數據框內存以及快速分析數據的工具。希望對現在的你來說，索引和查找的概念能更加清晰。最后，你還可以試著用方法鏈寫更長的鏈。

這里還有一些筆記：https://github.com/unit8co/medium-pandas-wan?source=post_page---------------------------

除了文中的所有代碼外，還包括簡單數據索引數據框(df)和多索引數據框(mi_df)性能的定時指標。

熟能生巧，所以繼續修煉技能，并幫助我們建立一個更好的世界吧。

PS：有時候純用 Numpy 會更快。

原文鏈接：https://medium.com/unit8-machine-learning-publication/from-pandas-wan-to-pandas-master-4860cf0ce442