Pandas提高数据分析效率的13个技巧汇总
目录
1.计算变量缺失率
2.获取分组里最大值所在的行方法
3.多列合并为一行
4.删除包含特定字符串所在的行
5.组内排序
6.选择特定类型的列
7.字符串转换为数值
8.优化 DataFrame 对内存的占用
9.根据最大的类别筛选 DataFrame
10.把字符串分割为多列
11.把 Series 里的列表转换为 DataFrame
12.用多个函数聚合
13.分组聚合
1.计算变量缺失率df=pd.read_csv('titanic_train.csv')
def missing_cal(df):
"""
df :数据集
return：每个变量的缺失率
"""
missing_series = df.isnull().sum()/df.shape[0]
missing_df = pd.DataFrame(missing_series).reset_index()
missing_df = missing_df.rename(columns={'index':'col',
0:'missing_pct'})
missing_df = missing_df.sort_values('missing_pct',ascending=False).reset_index(drop=True)
return missing_df
missing_cal(df)
如果需要计算样本的缺失率分布，只要加上参数axis=1.
2.获取分组里最大值所在的行方法分为分组中有重复值和无重复值两种。无重复值的情况。
df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]})
df
df.iloc[df.groupby(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())]
先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。有重复值的情况
df["rank"] = df.groupby("ID")["score"].rank(method="min", ascending=False).astype(np.int64)
df[df["rank"] == 1][["ID", "class"]]
对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。
3.多列合并为一行df = pd.DataFrame({'id_part':['a','b','c','d'], 'pred':[0.1,0.2,0.3,0.4], 'pred_class':['women','man','cat','dog'], 'v_id':['d1','d2','d3','d1']})
df.groupby(['v_id']).agg({'pred_class': [', '.join],'pred': lambda x: list(x),
'id_part': 'first'}).reset_index()
4.删除包含特定字符串所在的行
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4], 'b':['s1', 'exp_s2', 's3','exps4'], 'c':[5,6,7,8], 'd':[3,2,5,10]})
df[df['b'].str.contains('exp')]
5.组内排序
df = pd.DataFrame([['A',1],['A',3],['A',2],['B',5],['B',9]], columns = ['name','score'])
介绍两种高效地组内排序的方法。
df.sort_values(['name','score'], ascending = [True,False])
df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values('score', ascending=False)).reset_index(drop=True)
6.选择特定类型的列
drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv')
# 选择所有数值型的列
drinks.select_dtypes(include=['number']).head()
# 选择所有字符型的列
drinks.select_dtypes(include=['object']).head()
drinks.select_dtypes(include=['number','object','category','datetime']).head()
# 用 exclude 关键字排除指定的数据类型
drinks.select_dtypes(exclude=['number']).head()
7.字符串转换为数值
df = pd.DataFrame({'列1':['1.1','2.2','3.3'],
'列2':['4.4','5.5','6.6'],
'列3':['7.7','8.8','-']})
df
df.astype({'列1':'float','列2':'float'}).dtypes
用这种方式转换第三列会出错，因为这列里包含一个代表 0 的下划线，pandas 无法自动判断这个下划线。为了解决这个问题，可以使用 to_numeric() 函数来处理第三列，让 pandas 把任意无效输入转为 NaN。
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)
8.优化 DataFrame 对内存的占用
方法一：只读取切实所需的列，使用usecols参数
cols = ['beer_servings','continent']
small_drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv', usecols=cols)
方法二：把包含类别型数据的 object 列转换为 Category 数据类型，通过指定 dtype 参数实现。
dtypes ={'continent':'category'}
smaller_drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv',usecols=cols, dtype=dtypes)
9.根据最大的类别筛选 DataFrame
movies = pd.read_csv('data/imdb_1000.csv')
counts = movies.genre.value_counts()
movies[movies.genre.isin(counts.nlargest(3).index)].head()
10.把字符串分割为多列
df = pd.DataFrame({'姓名':['张 三','李 四','王 五'],
'所在地':['北京-东城区','上海-黄浦区','广州-白云区']})
df
df.姓名.str.split(' ', expand=True)
11.把 Series 里的列表转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame({'列1':['a','b','c'],'列2':[[10,20], [20,30], [30,40]]})
df
df_new = df.列2.apply(pd.Series)
pd.concat([df,df_new], axis='columns')
12.用多个函数聚合
orders = pd.read_csv('data/chipotle.tsv', sep='\t')
orders.groupby('order_id').item_price.agg(['sum','count']).head()
13.分组聚合
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'key1':['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
'key2':['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'data1':np.random.randn(5),
'data2':np.random.randn(5)})
df
for name, group in df.groupby('key1'):
print(name)
print(group)
dict(list(df.groupby('key1')))
通过字典或Series进行分组
people = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5),
columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
index=['Joe', 'Steve', 'Wes', 'Jim', 'Travis'])
mapping = {'a':'red', 'b':'red', 'c':'blue',
'd':'blue', 'e':'red', 'f':'orange'}
by_column = people.groupby(mapping, axis=1)
by_column.sum()
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