Pandas/NumPy中的几个加速方法

　　我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？

　　在本文中，为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。

　　Numpy 的 6 种高效函数

　　首先从 Numpy 开始。Numpy 是用于科学计算的 Python 语言扩展包，通常包含强大的 N 维数组对象、复杂函数、用于整合 C/C++和 Fortran 代码的工具以及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成能力。

　　除了上面这些明显的用途，Numpy 还可以用作通用数据的高效多维容器(container)，定义任何数据类型。这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。

　　接下来一一解析 6 种 Numpy 函数。

　　argpartition()

　　借助于 argpartition()，Numpy 可以找出 N 个最大数值的索引，也会将找到的这些索引输出。然后我们根据需要对数值进行排序。

　　allclose() 

　　allclose() 用于匹配两个数组，并得到布尔值表示的输出。如果在一个公差范围内(within a tolerance)两个数组不等同，则 allclose() 返回 False。该函数对于检查两个数组是否相似非常有用。

>>> array1 = np.array([0.12,0.17,0.24,0.29])

>>> array2 = np.array([0.13,0.19,0.26,0.31])# with a tolerance of 0.1, it should return False:

>>> np.allclose(array1,array2,0.1)

False# with a tolerance of 0.2, it should return True:

>>> np.allclose(array1,array2,0.2)

True

　　clip()

　　Clip() 使得一个数组中的数值保持在一个区间内。有时，我们需要保证数值在上下限范围内。为此，我们可以借助 Numpy 的 clip() 函数实现该目的。给定一个区间，则区间外的数值被剪切至区间上下限(interval edge)。

　　extract()

　　顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素。借助于 extract()，我们还可以使用 and 和 or 等条件。

# Random integers

>>> array = np.random.randint(20, size=12)

>>> array

array([ 0,  1,  8, 19, 16, 18, 10, 11,  2, 13, 14,  3])#  Divide by 2 and check if remainder is 1

>>> cond = np.mod(array, 2)==1

>>> cond

array([False,  True, False,  True, False, False,

       False,  True, False, True, False,  True])# Use extract to get the values

>>> np.extract(cond, array)

array([ 1, 19, 11, 13,  3])# Apply condition on extract directly

>>> np.extract(((array < 3) | (array > 15)), array)

array([ 0,  1, 19, 16, 18,  2])

　　where()

　　Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素。比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。Where() 与 SQL 中使用的 where condition 类似，如以下示例所示：

>>> y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9]) # Where y is greater than 5, returns index position

>>> np.where(y>5)

array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64) # First will replace the values that match the condition, 

# second will replace the values that does not

>>> np.where(y>5, "Hit", "Miss")

array(['Miss', 'Miss', 'Hit', 'Hit', 'Miss',

       'Hit', 'Miss', 'Hit', 'Hit'],

       dtype='<U4')

　　percentile()

　　Percentile() 用于计算特定轴方向上数组元素的第 n 个百分位数。

>>> a = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])

>>> print("50th Percentile of a, axis = 0 : ",  

...       np.percentile(a, 50, axis =0))

50th Percentile of a, axis = 0 :  6.0

>>> b = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])

>>> print("30th Percentile of b, axis = 0 : ",  

...       np.percentile(b, 30, axis =0))

30th Percentile of b, axis = 0 :  [5.1 3.5 1.9]

这就是 Numpy 扩展包的 6 种高效函数，相信会为你带来帮助。接下来看一看 Pandas 数据分析库的 6 种函数。

　　Pandas 数据统计包的 6 种高效函数

　　Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构， 旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观。

　　Pandas 适用于以下各类数据：

　　具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表

　　有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据

　　带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型)

　　其他任意形式的统计数据集。事实上，数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中

　　Pandas 擅长处理的类型如下所示：

　　容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据(用 NaN 表示)

　　大小可调整性：可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列

　　显式数据可自动对齐：对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使 Series、 DataFrame 等自动对齐数据

　　灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换

　　简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据

　　基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定

　　更加直观地合并以及连接数据集

　　更加灵活地重塑、转置(pivot)数据集

　　轴的分级标记 (可能包含多个标记)

　　具有鲁棒性的 IO 工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据，以及从 HDF5 格式中保存 / 加载数据

　　时间序列的特定功能：数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等

　　read_csv(nrows=n)

　　大多数人都会犯的一个错误是，在不需要.csv 文件的情况下仍会完整地读取它。如果一个未知的.csv 文件有 10GB，那么读取整个.csv 文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv 文件中导入几行，之后根据需要继续导入。

import io

import requests

# I am using this online data set just to make things easier for you guys

url = "https://raw.github.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/AirPassengers.csv"

s = requests.get(url).content# read only first 10 rows

df = pd.read_csv(io.StringIO(s.decode('utf-8')),nrows=10 , index_col=0)

　　map()

　　map() 函数根据相应的输入来映射 Series 的值。用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。

　　apply()

　　apply() 允许用户传递函数，并将其应用于 Pandas 序列中的每个值。

　　isin()

　　lsin () 用于过滤数据帧。Isin () 有助于选择特定列中具有特定(或多个)值的行。

　　copy()

　　Copy () 函数用于复制 Pandas 对象。当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

　　select_dtypes()

　　select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

　　最后，pivot_table() 也是 Pandas 中一个非常有用的函数。如果对 pivot_table() 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。

# Create a sample dataframe

school = pd.DataFrame({'A': ['Jay', 'Usher', 'Nicky', 'Romero', 'Will'], 

      'B': ['Masters', 'Graduate', 'Graduate', 'Masters', 'Graduate'], 

      'C': [26, 22, 20, 23, 24]})# Lets create a pivot table to segregate students based on age and course

table = pd.pivot_table(school, values ='A', index =['B', 'C'], 

                         columns =['B'], aggfunc = np.sum, fill_value="Not Available")

table