30KB的数据集缩小至2KB仅用2步完成 | 25个Pandas实用技巧（上）

文末领取【示例数据集+代码过程】

本文一共为大家分享25个pandas技巧，分为两篇分享给大家。首先我们需要先提前下载好示例数据集，小编已经帮大家整理好了，文末添加客服即可领取。

利用以下代码导入上述数据集：

In [1]：import pandas as pdimport numpy as np
In [6]：drinks = pd.read_csv('http://bit.ly/drinksbycountry')movies = pd.read_csv('http://bit.ly/imdbratings')orders = pd.read_csv('http://bit.ly/chiporders', sep='\t')orders['item_price'] = orders.item_price.str.replace('$', '').astype('float')stocks = pd.read_csv('http://bit.ly/smallstocks', parse_dates=['Date'])titanic = pd.read_csv('http://bit.ly/kaggletrain')ufo = pd.read_csv('http://bit.ly/uforeports', parse_dates=['Time'])

显示已安装的版本

输入下面的命令查询pandas版本：

In [7]:pd.__version__Out[7]:'0.24.2'

如果你还想知道pandas所依赖的模块的版本，你可以使用show_versions()函数:

In [9]：pd.show_versions()
INSTALLED VERSIONS ------------------ commit: None python: 3.7.3.final.0 python-bits: 64 OS: Darwin OS-release: 18.6.0 machine: x86_64 processor: i386 byteorder: little LC_ALL: None LANG: en_US.UTF-8 LOCALE: en_US.UTF-8
pandas: 0.24.2 pytest: None pip: 19.1.1 setuptools: 41.0.1 Cython: None numpy: 1.16.4 scipy: None pyarrow: None xarray: None IPython: 7.5.0 sphinx: None patsy: None dateutil: 2.8.0 pytz: 2019.1 blosc: None bottleneck: None tables: None numexpr: None feather: None matplotlib: 3.1.0 openpyxl: None xlrd: None xlwt: None xlsxwriter: None lxml.etree: None bs4: None html5lib: None sqlalchemy: None pymysql: None psycopg2: None jinja2: 2.10.1 s3fs: None fastparquet: None pandas_gbq: None pandas_datareader: None gcsfs: None

你可以查看到Python，pandas, Numpy, matplotlib等的版本信息。

创建示例DataFrame

假设你需要创建一个示例DataFrame。有很多种实现的途径，我最喜欢的方式是传一个字典给DataFrame constructor，其中字典中的keys为列名，values为列的取值。

现在如果你需要创建一个更大的DataFrame，上述方法则需要太多的输入。在这种情况下，你可以使用Numpy的random.rand()函数，告诉它行数和列数，将它传递给DataFrame constructor：

这种方式很好，但如果你还想把列名变为非数值型的，你可以强制地将一串字符赋值给columns参数：

你可以想到，你传递的字符串的长度必须与列数相同。

更改列名

让我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame:

我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.），但是这对那么列名中含有空格的列不会生效。让我们来修复这个问题。

更改列名最灵活的方式是使用rename()函数。你可以传递一个字典，其中keys为原列名，values为新列名，还可以指定axis:

In [14]:df = df.rename({'col one':'col_one', 'col two':'col_two'}, axis='columns')

使用这个函数最好的方式是你需要更改任意数量的列名，不管是一列或者全部的列。

如果你需要一次性重新命令所有的列名，更简单的方式就是重写DataFrame的columns属性：

In [15]:df.columns = ['col_one', 'col_two']

如果你需要做的仅仅是将空格换成下划线，那么更好的办法是使用str.replace()方法，这是因为你都不需要输入所有的列名：

In [16]:df.columns = df.columns.str.replace(' ', '_')

上述三个函数的结果都一样，可以更改列名使得列名中不含有空格：

最后，如果你需要在列名中添加前缀或者后缀，你可以使用add_prefix()函数：

或者使用add_suffix()函数：

行序反转

让我们来看一下drinks这个DataFame:

In [20]:drinks.head()
Out[20]:

	country	beer_servings	spirit_servings	wine_servings	total_litres_of_pure_alcohol	continent
0	Afghanistan	0	0	0	0.0	Asia
1	Albania	89	132	54	4.9	Europe
2	Algeria	25	0	14	0.7	Africa
3	Andorra	245	138	312	12.4	Europe
4	Angola	217	57	45	5.9	Africa

该数据集描述了每个国家的平均酒消费量。如果你想要将行序反转呢？

最直接的办法是使用loc函数并传递::-1，跟Python中列表反转时使用的切片符号一致：

In [21]:drinks.loc[::-1].head()
Out[21]:

	country	beer_servings	spirit_servings	wine_servings	total_litres_of_pure_alcohol	continent
192	Zimbabwe	64	18	4	4.7	Africa
191	Zambia	32	19	4	2.5	Africa
190	Yemen	6	0	0	0.1	Asia
189	Vietnam	111	2	1	2.0	Asia
188	Venezuela	333	100	3	7.7	South America

如果你还想重置索引使得它从0开始呢？

你可以使用reset_index()函数，告诉他去掉完全抛弃之前的索引：

In [22]:drinks.loc[::-1].reset_index(drop=True).head()
Out[22]:

	country	beer_servings	spirit_servings	wine_servings	total_litres_of_pure_alcohol	continent
0	Zimbabwe	64	18	4	4.7	Africa
1	Zambia	32	19	4	2.5	Africa
2	Yemen	6	0	0	0.1	Asia
3	Vietnam	111	2	1	2.0	Asia
4	Venezuela	333	100	3	7.7	South America

你可以看到，行序已经反转，索引也被重置为默认的整数序号。

列序反转

跟之前的技巧一样，你也可以使用loc函数将列从左至右反转：

In [23]:drinks.loc[:, ::-1].head()
Out[23]:

	continent	total_litres_of_pure_alcohol	wine_servings	spirit_servings	beer_servings	country
0	Asia	0.0	0	0	0	Afghanistan
1	Europe	4.9	54	132	89	Albania
2	Africa	0.7	14	0	25	Algeria
3	Europe	12.4	312	138	245	Andorra
4	Africa	5.9	45	57	217	Angola

逗号之前的冒号表示选择所有行，逗号之后的::-1表示反转所有的列，这就是为什么country这一列现在在最右边。

通过数据类型选择列

这里有drinks这个DataFrame的数据类型：

In [24]:drinks.dtypes
Out[24]:country objectbeer_servings int64spirit_servings int64wine_servings int64total_litres_of_pure_alcohol float64continent objectdtype: object

假设你仅仅需要选取数值型的列，那么你可以使用select_dtypes()函数：

In [25]:drinks.select_dtypes(include='number').head()
Out[25]:

	beer_servings	spirit_servings	wine_servings	total_litres_of_pure_alcohol
0	0	0	0	0.0
1	89	132	54	4.9
2	25	0	14	0.7
3	245	138	312	12.4
4	217	57	45	5.9

这包含了int和float型的列。

你也可以使用这个函数来选取数据类型为object的列：

你还可以选取多种数据类型，只需要传递一个列表即可：

你还可以用来排除特定的数据类型：

将字符型转换为数值型

让我们来创建另一个示例DataFrame:

这些数字实际上储存为字符型，导致其数据类型为object:

为了对这些列进行数学运算，我们需要将数据类型转换成数值型。你可以对前两列使用astype()函数：

但是，如果你对第三列也使用这个函数，将会引起错误，这是因为这一列包含了破折号（用来表示0）但是pandas并不知道如何处理它。

你可以对第三列使用to_numeric()函数，告诉其将任何无效数据转换为NaN:

如果你知道NaN值代表0，那么你可以fillna()函数将他们替换成0：

最后，你可以通过apply()函数一次性对整个DataFrame使用这个函数：

仅需一行代码就完成了我们的目标，因为现在所有的数据类型都转换成float:

减小DataFrame空间大小

pandas DataFrame被设计成可以适应内存，所以有些时候你可以减小DataFrame的空间大小，让它在你的系统上更好地运行起来。

这是drinks这个DataFrame所占用的空间大小：

可以看到它使用了30.4KB。

如果你对你的DataFrame有操作方面的问题，或者你不能将它读进内存，那么在读取文件的过程中有两个步骤可以使用来减小DataFrame的空间大小。

第一个步骤是只读取那些你实际上需要用到的列，可以调用usecols参数：

通过仅读取用到的两列，我们将DataFrame的空间大小缩小至13.6KB。

第二步是将所有实际上为类别变量的object列转换成类别变量，可以调用dtypes参数：

通过将continent列读取为category数据类型，我们进一步地把DataFrame的空间大小缩小至2.3KB。

值得注意的是，如果跟行数相比，category数据类型的列数相对较小，那么catefory数据类型可以减小内存占用。

按行从多个文件中构建DataFrame

假设你的数据集分化为多个文件，但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame中。

举例来说，我有一些关于股票的小数聚集，每个数据集为单天的CSV文件。这是第一天的：

这是第二天的：

这是第三天的：

你可以将每个CSV文件读取成DataFrame，将它们结合起来，然后再删除原来的DataFrame，但是这样会多占用内存且需要许多代码

更好的方式为使用内置的glob模块。你可以给glob()函数传递某种模式，包括未知字符，这样它会返回符合该某事的文件列表。在这种方式下，glob会查找所有以stocks开头的CSV文件：

glob会返回任意排序的文件名，这就是我们为什么要用Python内置的sorted()函数来对列表进行排序。

我们以生成器表达式用read_csv()函数来读取每个文件，并将结果传递给concat()函数，这会将单个的DataFrame按行来组合：

不幸的是，索引值存在重复。为了避免这种情况，我们需要告诉concat()函数来忽略索引，使用默认的整数索引：

按列从多个文件中构建DataFrame

上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。但是如果数据集中的每个文件包含的列信息呢？

这里有一个例子，dinks数据集被划分成两个CSV文件，每个文件包含三列：

同上一个技巧一样，我们以使用glob()函数开始。这一次，我们需要告诉concat()函数按列来组合：

现在我们的DataFrame已经有六列了。

End.

译者：山阴少年

来源：博客园

原文链接：https://nbviewer.jupyter.org/github/justmarkham/pandas-videos/blob/master/top_25_pandas_tricks.ipynb

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