Pandas 发展现状;
内存优化;
索引;
方法链;
随机提示。
在阅读本文时，我建议你阅读每个你不了解的函数的文档字符串(docstrings)。简单的 Google 搜索和几秒钟 Pandas 文档的阅读，都会使你的阅读体验更加愉快。
一、Pandas 的定义和现状
1. 什么是 Pandas?
Pandas 是一个「开源的、有 BSD 开源协议的库，它为 Python 编程语言提供了高性能、易于使用的数据架构以及数据分析工具」。总之，它提供了被称为 DataFrame 和 Series(对那些使用 Panel 的人来说，它们已经被弃用了)的数据抽象，通过管理索引来快速访问数据、执行分析和转换运算，甚至可以绘图(用 matplotlib 后端)。
Pandas 的当前最新版本是 v0.25.0
(https://github.com/pandas-dev/pandas/releases/tag/v0.25.0)
Pandas 正在逐步升级到 1.0 版，而为了达到这一目的，它改变了很多人们习以为常的细节。Pandas 的核心开发者之一 Marc Garcia 发表了一段非常有趣的演讲——「走向 Pandas 1.0」。
演讲链接：https://www.youtube.com/watch?v=hK6o_TDXXN8
用一句话来总结，Pandas v1.0 主要改善了稳定性(如时间序列)并删除了未使用的代码库(如 SparseDataFrame)。
2. 数据
让我们开始吧!选择「1985 到 2016 年间每个国家的自杀率」作为玩具数据集。这个数据集足够简单，但也足以让你上手 Pandas。
数据集链接：
https://www.kaggle.com/russellyates88/suicide-rates-overview-1985-to-2016
在深入研究代码之前，如果你想重现结果，要先执行下面的代码准备数据，确保列名和类型是正确的。
import pandas as pd
import numpy as np
import os
# to download https://www.kaggle.com/russellyates88/suicide-rates-overview-1985-to-2016
data_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：如果你读取了一个大文件，在 read_csv(https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html)中参数设定为 chunksize=N，这会返回一个可以输出 DataFrame 对象的迭代器。
这里有一些关于这个数据集的描述：
>>> df.columnsIndex(['country', 'year', 'sex', 'age', 'suicides_no', 'population', 'suicides_per_100k', 'country_year', 'HDI for year', 'gdp_year', 'gdp_capita', 'generation'], dtype='object')
这里有 101 个国家、年份从 1985 到 2016、两种性别、六个年代以及六个年龄组。有一些获得这些信息的方法：
可以用 unique() 和 nunique() 获取列内唯一的值(或唯一值的数量);
>>> df['generation'].unique()
array(['Generation X', 'Silent', 'G.I. Generation', 'Boomers', 'Millenials', 'Generation Z'], dtype=object)
>>> df['country'].nunique()
101
可以用 describe() 输出每一列不同的统计数据(例如最小值、最大值、平均值、总数等)，如果指定 include='all'，会针对每一列目标输出唯一元素的数量和出现最多元素的数量;
可以用 head() 和 tail() 来可视化数据框的一小部分。
通过这些方法，你可以迅速了解正在分析的表格文件。
二、内存优化
在处理数据之前，了解数据并为数据框的每一列选择合适的类型是很重要的一步。
在内部，Pandas 将数据框存储为不同类型的 numpy 数组(比如一个 float64 矩阵，一个 int32 矩阵)。
有两种可以大幅降低内存消耗的方法。
import pandas as pd
def mem_usage(df: pd.DataFrame) -> str:
#p#分页标题#e#"""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 提出了一种叫做 memory_usage() 的方法，这种方法可以分析数据框的内存消耗。在代码中，指定 deep=True 来确保考虑到了实际的系统使用情况。
memory_usage()：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.memory_usage.html
了解列的类型
(https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/basics.html#basics-dtypes)很重要。它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用：
了解数据框使用的类型;
了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用(例如，price 这一列值在 0 到 59 之间，只带有一位小数，使用 float64 类型可能会产生不必要的内存开销)
除了降低数值类型的大小(用 int32 而不是 int64)外，Pandas 还提出了分类类型：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/categorical.html
如果你是用 R 语言的开发人员，你可能觉得它和 factor 类型是一样的。
这种分类类型允许用索引替换重复值，还可以把实际值存在其他位置。教科书中的例子是国家。和多次存储相同的字符串「瑞士」或「波兰」比起来，为什么不简单地用 0 和 1 替换它们，并存储在字典中呢?
categorical_dict = {0: 'Switzerland', 1: 'Poland'}
Pandas 做了几乎相同的工作，同时添加了所有的方法，可以实际使用这种类型，并且仍然能够显示国家的名称。
回到 convert_df() 方法，如果这一列中的唯一值小于 50%，它会自动将列类型转换成 category。这个数是任意的，但是因为数据框中类型的转换意味着在 numpy 数组间移动数据，因此我们得到的必须比失去的多。
接下来看看数据中会发生什么。
>>> 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
通过使用「智能」转换器，数据框使用的内存几乎减少了 10 倍(准确地说是 7.34 倍)。
三、索引
#p#分页标题#e#Pandas 是强大的，但也需要付出一些代价。当你加载 DataFrame 时，它会创建索引并将数据存储在 numpy 数组中。这是什么意思?一旦加载了数据框，只要正确管理索引，就可以快速地访问数据。
访问数据的方法主要有两种，分别是通过索引和查询访问。根据具体情况，你只能选择其中一种。但在大多数情况中，索引(和多索引)都是最好的选择。我们来看下面的例子：
>>> %%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']
什么?加速 20 倍?
你要问自己了，创建这个多索引要多长时间?
%%time
mi_df = df.set_index(['country', 'year', 'sex', 'age'])
CPU times: user 10.8 ms, sys: 2.2 ms, total: 13 ms
通过查询访问数据的时间是 1.5 倍。如果你只想检索一次数据(这种情况很少发生)，查询是正确的方法。否则，你一定要坚持用索引，CPU 会为此感激你的。
.set_index(drop=False) 允许不删除用作新索引的列。
.loc[]/.iloc[] 方法可以很好地读取数据框，但无法修改数据框。如果需要手动构建(比如使用循环)，那就要考虑其他的数据结构了(比如字典、列表等)，在准备好所有数据后，创建 DataFrame。否则，对于 DataFrame 中的每一个新行，Pandas 都会更新索引，这可不是简单的哈希映射。
>>> (pd.DataFrame({'a':range(2), 'b': range(2)}, index=['a', 'a']) .loc['a'])
a b
a 0 0
a 1 1
因此，未排序的索引可以降低性能。为了检查索引是否已经排序并对它排序，主要有两种方法：
%%time
>>> mi_df.sort_index()
CPU times: user 34.8 ms, sys: 1.63 ms, total: 36.5 ms
>>> mi_df.index.is_monotonicTrue
更多详情请参阅：
Pandas 高级索引用户指南：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/advanced.html;
Pandas 库中的索引代码：https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/pandas/core/indexing.py。
四、方法链
使用 DataFrame 的方法链是链接多个返回 DataFrame 方法的行为，因此它们都是来自 DataFrame 类的方法。在现在的 Pandas 版本中，使用方法链是为了不存储中间变量并避免出现如下情况：
import numpy as np
import pandas as pd
df = 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)
dfdf = df.apply(lambda _df: _df.replace(4, np.nan))
dfdf = df.dropna(how='all')
用下面的链替换：
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') )
说实话，第二段代码更漂亮也更简洁。
方法链的工具箱是由不同的方法(比如 apply、assign、loc、query、pipe、groupby 以及 agg)组成的，这些方法的输出都是 DataFrame 对象或 Series 对象(或 DataFrameGroupBy)。
了解它们最好的方法就是实际使用。举个简单的例子：
(df
.groupby('age')
.agg({'generation':'unique'})
.rename(columns={'generation':'unique_generation'})
# Recommended from v0.25
# .agg(unique_generation=('generation', 'unique')))
获得每个年龄范围中所有唯一年代标签的简单链。
在得到的数据框中，「年龄」列是索引
除了了解到「X 代」覆盖了三个年龄组外，分解这条链。第一步是对年龄组分组。这一方法返回了一个 DataFrameGroupBy 对象，在这个对象中，通过选择组的唯一年代标签聚合了每一组。
在这种情况下，聚合方法是「unique」方法，但它也可以接受任何(匿名)函数。
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 得到自杀率排前十的国家和年份
(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 得到自杀率排前十的国家和年份
在这些例子中，输出都是一样的：有两个指标(国家和年份)的 MultiIndex 的 DataFrame，还有包含排序后的 10 个最大值的新列 suicides_sum。
「国家」和「年份」列是索引
nlargest(10) 比 sort_values(ascending=False).head(10) 更有效。
另一个有趣的方法是 unstack：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.unstack.html，这种方法允许转动索引水平。
(mi_df
.loc[('Switzerland', 2000)]
.unstack('sex') [['suicides_no', 'population']])
「age」是索引，列「suicides_no」和「population」都有第二个水平列「sex」。
下一个方法 pipe 是最通用的方法之一。这种方法允许管道运算(就像在 shell 脚本中)执行比链更多的运算。
管道的一个简单但强大的用法是记录不同的信息。
def log_head(df, head_count=10):
print(df.head(head_count))
return df
def log_columns(df):
print(df.columns)
return df
def log_shape(df):
print(f'shape = {df.shape}')
return df
和 pipe 一起使用的不同记录函数。
举个例子，我们想验证和 year 列相比，country_year 是否正确：
(df
.assign(valid_cy=lambda _serie: _serie.apply(
lambda _row: re.split(r'(?=http://zhuanlan.51cto.com/art/201908/\d{4})',
_row['country_year'])[1] == str(_row['year']), axis=1))
.query('valid_cy == False')
.pipe(log_shape))
用来验证「country_year」列中年份的管道。
管道的输出是 DataFrame，但它也可以在标准输出(console/REPL)中打印。
shape = (0, 13)
你也可以在一条链中用不同的 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']))
女性自杀数量最高的国家和年份。
生成的 DataFrame 如下所示：
索引是「年份」和「国家」
标准输出的打印如下所示：
shape = (27820, 12)
shape = (2321, 1)
除了记录到控制台外，pipe 还可以直接在数据框的列上应用函数。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
def 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')
自杀数量是否和 GDP 的下降相关?是否和性别相关?
上面的代码在控制台中的打印如下所示：
male
suicides_per_100k_sum gdp_year_mean
suicides_per_100k_sum 1.000000 0.421218
gdp_year_mean 0.421218 1.000000
female
suicides_per_100k_sum gdp_year_mean
suicides_per_100k_sum 1.000000 0.452343
gdp_year_mean 0.452343
#p#分页标题#e#深入研究代码。norm_df() 将一个 DataFrame 和用 MinMaxScaling 扩展列的列表当做输入。使用字典理解，创建一个字典 {column_name: method, …}，然后将其解压为 assign() 函数的参数 (colunmn_name=method, …)。
在这种特殊情况下，min-max 缩放不会改变对应的输出：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.corr.html，它仅用于参数。
在(遥远的?)未来，缓式评估(lazy evaluation)可能出现在方法链中，所以在链上做一些投资可能是一个好想法。
最后(随机)的技巧
下面的提示很有用，但不适用于前面的任何部分：
itertuples() 可以更高效地遍历数据框的行;
>>> %%time
>>> for row in df.iterrows(): continue
CPU times: user 1.97 s, sys: 17.3 ms, total: 1.99 s
>>> for tup in df.itertuples(): continue
CPU times: user 55.9 ms, sys: 2.85 ms, total: 58.8 ms
注意：tup 是一个 namedtuple
#p#分页标题#e#join() 用了 merge();在 Jupyter 笔记本中，在代码块的开头写上 %%time，可以有效地测量时间;UInt8 类：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/gotchas.html#support-for-integer-na支持带有整数的 NaN 值;
记住，任何密集的 I/O(例如展开大型 CSV 存储)用低级方法都会执行得更好(尽可能多地用 Python 的核心函数)。
还有一些本文没有涉及到的有用的方法和数据结构，这些方法和数据结构都很值得花时间去理解：
数据透视表：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.pivot.html?source=post_page
时间序列/日期功能：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html?source=post_page;
绘图：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html?source=post_page。
总结
希望你可以因为这篇简短的文章，更好地理解 Pandas 背后的工作原理，以及 Pandas 库的发展现状。本文还展示了不同的用于优化数据框内存以及快速分析数据的工具。希望对现在的你来说，索引和查找的概念能更加清晰。最后，你还可以试着用方法链写更长的链。
这里还有一些笔记：https://github.com/unit8co/medium-pandas-wan?source=post_page
除了文中的所有代码外，还包括简单数据索引数据框(df)和多索引数据框(mi_df)性能的定时指标。
熟能生巧，所以继续修炼技能，并帮助我们建立一个更好的世界吧。
PS：有时候纯用 Numpy 会更快。
原文链接：
https://medium.com/unit8-machine-learning-publication/from-pandas-wan-to-pandas-master-4860cf0ce442
【本文是51CTO专栏机构“机器之心”的原创译文，微信公众号“机器之心( id: almosthuman2014)”】
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