本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同，你可能并不会经常的使用它，但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时，这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。
默认情况下，具有有限数量选项的列都会被分配object 类型。 但是就内存来说并不是一个有效的选择。 我们可以这些列建立索引，并仅使用对对象的引用而实际值。Pandas 提供了一种称为 Categorical的Dtype来解决这个问题。
例如一个带有十个Pandas的另类数据处理技巧路径的大型数据集组成。 每行有三列：anchor, positive, and negative.。
如果类别列使用 Categorical 可以显着减少内存使用量。
# raw data +----------+------------------------+ |class |filename| +----------+------------------------+ | Bathroom | Bathroombath_1.jpg| | Bathroom | Bathroombath_100.jpg| | Bathroom | Bathroombath_1003.jpg | | Bathroom | Bathroombath_1004.jpg | | Bathroom | Bathroombath_1005.jpg | +----------+------------------------+ # target +------------------------+------------------------+----------------------------+ | anchor |positive|negative| +------------------------+------------------------+----------------------------+ | Bathroombath_1.jpg| Bathroombath_100.jpg| Dinningdin_540.jpg| | Bathroombath_100.jpg| Bathroombath_1003.jpg | Dinningdin_1593.jpg | | Bathroombath_1003.jpg | Bathroombath_1004.jpg | Bedroombed_329.jpg| | Bathroombath_1004.jpg | Bathroombath_1005.jpg | Livingroomliving_1030.jpg | | Bathroombath_1005.jpg | Bathroombath_1007.jpg | Bedroombed_1240.jpg | +------------------------+------------------------+----------------------------+
filename列的值会经常被复制重复。因此，所以通过使用Categorical可以极大的减少内存使用量。
让我们读取目标数据集，看看内存的差异：
triplets.info(memory_usage="deep") # Column Non-Null Count Dtype # --- ------ -------------- ----- # 0 anchor 525000 non-null category # 1 positive 525000 non-null category # 2 negative 525000 non-null category # dtypes: category(3) # memory usage: 4.6 MB # without categories triplets_raw.info(memory_usage="deep") # Column Non-Null Count Dtype # --- ------ -------------- ----- # 0 anchor 525000 non-null object # 1 positive 525000 non-null object # 2 negative 525000 non-null object # dtypes: object(3) # memory usage: 118.1 MB
差异非常大，并且随着重复次数的增加，差异呈非线性增长。
sql中经常会遇到行列转换的问题，Pandas有时候也需要，让我们看看来自Kaggle比赛的数据集。census_start .csv文件:
可以看到，这些按年来保存的，如果有一个列year和pct_bb，并且每一行有相应的值，则会好得多，对吧。
cols = sorted([col for col in original_df.columns
if col.startswith("pct_bb")])
df = original_df[(["cfips"] + cols)]
df = df.melt(id_vars="cfips",
value_vars=cols,
var_name="year",
value_name="feature").sort_values(by=["cfips", "year"])看看结果，这样是不是就好很多了：
我们上次已经介绍过，最好不要使用这个方法，因为它遍历每行并调用指定的方法。但是要是我们没有别的选择，那还有没有办法提高速度呢？
可以使用swifter或pandarallew这样的包，使过程并行化。
import pandas as pd import swifter def target_function(row): return row * 10 def traditional_way(data): data['out'] = data['in'].apply(target_function) def swifter_way(data): data['out'] = data['in'].swifter.apply(target_function)
import pandas as pd from pandarallel import pandarallel def target_function(row): return row * 10 def traditional_way(data): data['out'] = data['in'].apply(target_function) def pandarallel_way(data): pandarallel.initialize() data['out'] = data['in'].parallel_apply(target_function)
通过多线程，可以提高计算的速度，当然当然，如果有集群，那么最好使用dask或pyspark
标准整型数据类型不支持空值，所以会自动转换为浮点数。所以如果数据要求在整数字段中使用空值，请考虑使用Int64数据类型，因为它会使用pandas.NA来表示空值。
尽可能选择parquet。parquet会保留数据类型，在读取数据时就不需要指定dtypes。parquet文件默认已经使用了snappy进行压缩，所以占用的磁盘空间小。下面可以看看几个的对比
|file|size | +------------------------+---------+ | triplets_525k.csv| 38.4 MB | | triplets_525k.csv.gzip |4.3 MB | | triplets_525k.csv.zip|4.5 MB | | triplets_525k.parquet|1.9 MB | +------------------------+---------+
读取parquet需要额外的包，比如pyarrow或fastparquet。chatgpt说pyarrow比fastparquet要快，但是我在小数据集上测试时fastparquet比pyarrow要快，但是这里建议使用pyarrow，因为pandas 2.0也是默认的使用这个。
计算相对频率，包括获得绝对值、计数和除以总数是很复杂的，但是使用value_counts，可以更容易地完成这项任务，并且该方法提供了包含或排除空值的选项。
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, None], "b": [4., 5.1, 14.02]})
df["a"] = df["a"].astype("Int64")
print(df.info())
print(df["a"].value_counts(normalize=True, dropna=False),
df["a"].value_counts(normalize=True, dropna=True), sep="nn")
这样是不是就简单很多了
注意：Modin现在还在测试阶段。
pandas是单线程的，但Modin可以通过缩放pandas来加快工作流程，它在较大的数据集上工作得特别好，因为在这些数据集上，pandas会变得非常缓慢或内存占用过大导致OOM。
!pip install modin[all]
import modin.pandas as pd
df = pd.read_csv("my_dataset.csv")以下是modin官网的架构图，有兴趣的研究把：
如果经常遇到复杂的半结构化的数据，并且需要从中分离出单独的列，那么可以使用这个方法：
import pandas as pd
regex = (r'(?P<title>[A-Za-z's]+),'
r'(?P<author>[A-Za-zs']+),'
r'(?P<isbn>[d-]+),'
r'(?P<year>d{4}),'
r'(?P<publisher>.+)')
addr = pd.Series([
"The Lost City of Amara,Olivia Garcia,978-1-234567-89-0,2023,HarperCollins",
"The Alchemist's Daughter,Maxwell Greene,978-0-987654-32-1,2022,Penguin Random House",
"The Last Voyage of the HMS Endeavour,Jessica Kim,978-5-432109-87-6,2021,Simon & Schuster",
"The Ghosts of Summer House,Isabella Lee,978-3-456789-12-3,2000,Macmillan Publishers",
"The Secret of the Blackthorn Manor,Emma Chen,978-9-876543-21-0,2023,Random House Children's Books"
])
addr.str.extract(regex)
这个技巧有人一次也用不到，但是有人可能就是需要，比如：在分析中包含PDF文件中的表格时。通常的方法是复制数据，粘贴到Excel中，导出到csv文件中，然后导入Pandas。但是，这里有一个更简单的解决方案:pd.read_clipboard()。我们所需要做的就是复制所需的数据并执行一个方法。
有读就可以写，所以还可以使用to_clipboard()方法导出到剪贴板。
但是要记住，这里的剪贴板是你运行python/jupyter主机的剪切板，并不可能跨主机粘贴，一定不要搞混了。
假设我们有这样一个数据集，这是一个相当典型的情况:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3],
"b": [4, 5, 6],
"category": [["foo", "bar"], ["foo"], ["qux"]]})
# let's increase the number of rows in a dataframe
df = pd.concat([df]*10000, ignore_index=True)
我们想将category分成多列显示，例如下面的
先看看最慢的apply：
def dummies_series_apply(df):
return df.join(df['category'].apply(pd.Series)
.stack()
.str.get_dummies()
.groupby(level=0)
.sum())
.drop("category", axis=1)
%timeit dummies_series_apply(df.copy())
#5.96 s ± 66.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)sklearn的MultiLabelBinarizer
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
def sklearn_mlb(df):
mlb = MultiLabelBinarizer()
return df.join(pd.DataFrame(mlb.fit_transform(df['category']), columns=mlb.classes_))
.drop("category", axis=1)
%timeit sklearn_mlb(df.copy())
#35.1 ms ± 1.31 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)是不是快了很多，我们还可以使用一般的向量化操作对其求和：
def dummies_vectorized(df):
return pd.get_dummies(df.explode("category"), prefix="cat")
.groupby(["a", "b"])
.sum()
.reset_index()
%timeit dummies_vectorized(df.copy())
#29.3 ms ± 1.22 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
使用第一个方法(在StackOverflow上的回答中非常常见)会给出一个非常慢的结果。而其他两个优化的方法的时间是非常快速的。
我希望每个人都能从这些技巧中学到一些新的东西。重要的是要记住尽可能使用向量化操作而不是apply()。此外，除了csv之外，还有其他有趣的存储数据集的方法。不要忘记使用分类数据类型，它可以节省大量内存。感谢阅读!
以上是十个Pandas的另类数据处理技巧的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
