原题| 10 Python Pandas tricks that make your work more efficient
作者| Shiu-Tang Li
原文|towardsdatascience.com/10-python-p…
译者| kbsc13("算法猿的成长"公众号作者)
声明| 翻译是出于交流学习的目的，欢迎转载，但请保留本文出于，请勿用作商业或者非法用途
导读
Pandas 是一个广泛应用于数据分析等领域的 Python 库。关于它的教程有很多，但这里会一些比较冷门但是非常有用的技巧。
read_csv
这是一个大家都应该知道的函数，因为它就是读取 csv 文件的方法。
但如果需要读取数据量很大的时候，可以添加一个参数--nrows=5，来先加载少量数据，这可以避免使用错误的分隔符，因为并不是所有的都采用逗号分隔，然后再加载整个数据集。
Ps. 在 Linux 的终端，可以采用head命令来查看文件的前 5 行数据，命令示例如下所示：
head -n 5 data.txt复制代码
加载数据后，可以通过方法df.columns.tolist()获取所有的列名字，再采用参数usecols=['c1','c2',...]来读取真正需要的列。如果想读取速度更快并且知道一些列的数据类型，可以使用参数dtype={'c1':str, 'c2':int,...}，使用这个参数的另一个好处是对于包含不同类型的列，比如同时包含字符串和整型的列，这个参数可以指定该列就是字符串或者整型的类型，避免在采用该列作为键进行融合不同表的时候出现错误。
Select_d*
如果必须用 Python 进行数据预处理，采用这个方法可以节省一些时间。在读取表后，默认数据类型可以能是bool, int64, float64, object, category, timedelta64, datetime64，首先可以用下面的方法来查看分布情况和知道dataframe中包含哪些数据类型：
df.d*.value_counts()
接着使用下面的方法来选择特定类型的数据，比如说数字特征：
df.select_d*(include=['float64', 'int64'])
copy
这个方法很重要，首先先看看下面这个例子：
importpandasaspddf1 = pd.DataFrame({'a':[0,0,0],'b': [1,1,1]})df2 = df1df2['a'] = df2['a'] +1df1.head()复制代码
运行上述代码后，会发现df1的数值被改变了，这是因为df2=df1这段代码并不是对df1进行拷贝，然后赋给df2，而是设置了一个指向df1的指针。 因此任何对df2的改变都会改变df1，如果要修改这个问题，可以采用下面的代码：
df2 = df1.copy()复制代码
或者
fromcopyimportdeepcopydf2 = deepcopy(df1)复制代码
map
这是一个非常酷的命令，可以用于做简单的数据转化操作。首先需要定义一个字典，它的键是旧数值，而其值是新的数值，如下所示：
level_map = {1:'high',2:'medium',3:'low'}df['c_level'] = df['c'].map(level_map)复制代码
还有一些例子：
布尔值的 True，False 转化为 1，0
定义层次
用户定义的词典编码
apply or not apply
如果我们想创建一个新的采用其他列作为输入的列，apply方法是一个非常有用的方法：
defrule(x, y):ifx =='high'andy >10:return1else:return0df = pd.DataFrame({'c1':['high','high','low','low'],'c2': [0,23,17,4]})df['new'] = df.apply(lambdax: rule(x['c1'], x['c2']), axis =1)df.head()复制代码
上面这段代码我们先定义了一个两个输入参数的方法，然后采用apply方法将其应用到df的两列c1, c2。
apply的问题是有时候速度太慢了。如果是希望计算c1和c2两列的大值，可以这么写：
df['maximum'] = df.apply(lambdax: max(x['c1'], x['c2']), axis =1)复制代码
但你会发现比下面这段代码要慢很多：
df['maximum'] = df[['c1','c2']].max(axis=1)复制代码
要点：如果可以采用其他内置函数实现的工作，就不要采用apply方法啦。比如，想对列c的数值进行取舍为整数值，可以采用方法round(df['c'], o)或者df['c'].round(o)，而不是使用apply方法的代码：df.apply(lambda x: round(x['c'], 0), axis=1)
value_counts
这个方法用于检查数值的分布情况。比如，你想知道c列的每个数值出现的频繁次数和可能的数值，可以如下所示：
df['c'].value_counts()复制代码
这里还有一些有趣的技巧或者参数：
normalize=True：如果想看频率而不是次数，可以使用这个参数设置；
dropna=False：查看包含缺失值的统计
df['c'].value_counts().reset_index()：如果想对这个统计转换为一个dataframe并对其进行操作
df['c'].value_counts().reset_index().sort_values(by='index')或者是df['c'].value_counts().sort_index(): 实现根据列的每个取值对统计表进行排序
number of missing values
当构建模型的时候，我们希望可以删除掉带有太多缺失值的行，或者都是缺失值的行。这可以通过采用.isnull()和.sum()来计算特定列的缺失值数量：
importpandasaspdimportnumpyasnpdf = pd.DataFrame({'id': [1,2,3],'c1':[0,0,np.nan],'c2': [np.nan,1,1]})df = df[['id','c1','c2']]df['num_nulls'] = df[['c1','c2']].isnull().sum(axis=1)df.head()复制代码
select rows with specific IDs
在 SQL 中这个操作可以通过SELECT * FROM … WHERE ID in (‘A001’, ‘C022’, …)来获取特定 IDs 的记录。而在 pandas 中，可以如下所示：
df_filter = df['ID'].isin(['A001','C022',...])df[df_filter]复制代码
Percentile groups
假设有一个都是数值类型的列，然后希望对这些数值划分成几个组，比如前 5% 是组，5-20%是第二组，20%-50%是第三组，后的50%是第四组。这可以采用.cut方法，但这有另外一个选择：
importnumpyasnpcut_points = [np.percentile(df['c'], i)foriin[50,80,95]]df['group'] =1foriinrange(3): df['group'] = df['group'] + (df['c'] < cut_points[i])# or <= cut_points[i]复制代码
这个方法的速度非常快。
to_csv
后是一个非常常用的方法，保存为csv文件。这里也有两个小技巧：
个就是print(df[:5].to_csv())，这段代码可以打印前5行，并且也是会保存到文件的数据。
另一个技巧是处理混合了整数和缺失值的情况。当某一列同时有缺失值和整数，其数据类型是float类型而不是int类型。所以在导出该表的时候，可以添加参数float_format='%.of'来将float类型转换为整数。如果只是想得到整数，那么可以去掉这段代码中的.o
