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隨著數(shù)據(jù)量的增加，人們對于數(shù)據(jù)的處理需求也在逐漸增大。因此，各種數(shù)據(jù)處理的工具也應(yīng)運而生。Python Pandas 庫作為一個高效的數(shù)據(jù)處理工具，在數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析等方面越來越受到人們的關(guān)注。
Python Pandas 庫可以處理大量的數(shù)據(jù)，擁有高速、靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以對數(shù)據(jù)集進行各種操作，包括合并、聯(lián)接、分組、聚集等。而相對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，Python Pandas 庫具有以下優(yōu)勢：
1. 更高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Python Pandas 庫使用了 Series 和 DataFrame 兩種高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Series 可以理解為一個帶有標(biāo)簽的一維數(shù)組，它既可以支持整數(shù)和字符類型索引，也可以自定義索引，便于進行數(shù)據(jù)的處理和分析。DataFrame 是一個帶有標(biāo)簽的二維數(shù)組，類似于 Excel 表格，同時也支持自定義行列索引，可以方便地進行數(shù)據(jù)的合并、聯(lián)接等操作，減少了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度。
2. 更靈活的數(shù)據(jù)分析方式
Python Pandas 庫提供了豐富的數(shù)據(jù)分析函數(shù)和方法，包括基本統(tǒng)計分析、時間序列分析、金融分析、文本分析等多種分析模式。這些模式簡單易用，可以幫助數(shù)據(jù)分析人員快速地對數(shù)據(jù)進行處理和分析。
3. 更快速的數(shù)據(jù)處理速度
Python Pandas 庫使用了 C 語言擴展，能夠快速地進行數(shù)據(jù)處理和計算，比較適合在大數(shù)據(jù)場景下進行數(shù)據(jù)清洗、處理和分析。同時，優(yōu)秀的并行計算能力也讓數(shù)據(jù)處理速度得到進一步提高。
和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比，Python Pandas 庫更加注重數(shù)據(jù)分析和處理的靈活性，而數(shù)據(jù)庫則注重數(shù)據(jù)的存儲和管理。下面我們就來具體對比一下 Python Pandas 庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在以下方面的優(yōu)劣。
1. 數(shù)據(jù)存儲
Python Pandas 庫的數(shù)據(jù)存儲形式有多種，包括 CSV、Excel、ON、數(shù)據(jù)庫等。而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主要是通過 SQL 語句進行數(shù)據(jù)的存取，并且需要進行數(shù)據(jù)庫的建表設(shè)計。因此，在數(shù)據(jù)的存儲方式上，Python Pandas 庫更為靈活，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫更加規(guī)范化和穩(wěn)定。
2. 數(shù)據(jù)處理
在數(shù)據(jù)的處理方面，Python Pandas 庫可以對大量的行列數(shù)據(jù)進行快速的統(tǒng)計、計算和分析，在篩選、過濾、處理數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出優(yōu)越的性能優(yōu)勢;而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫則需要通過 SQL 語句進行查詢，然后將結(jié)果進行提取和處理。
3. 數(shù)據(jù)分析
Python Pandas 庫擁有更豐富的數(shù)據(jù)分析函數(shù)和方法，可以支持多樣的分析模式，包括統(tǒng)計分析、時間序列分析、金融分析、文本分析等。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相較之下數(shù)據(jù)分析的能力有限，比如對于金融數(shù)據(jù)的提取、處理和分析方面就顯得無能為力。
一下，Python Pandas 庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫各有優(yōu)劣，Python Pandas 庫更加注重數(shù)據(jù)分析和處理的靈活性，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫則注重數(shù)據(jù)的存儲和管理。使用哪種工具需要根據(jù)具體情況進行選擇，對于數(shù)據(jù)分析和處理較為復(fù)雜的場景下，建議使用 Python Pandas 庫；對于數(shù)據(jù)存儲和管理比較重要的場景，則建議使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- Pandas 必知必會的18個實用技巧，值得收藏！
- Python Pandas DataFrame stack(), unstack(), pivot(), melt()操作
Pandas 必知必會的18個實用技巧，值得收藏！
干凈整潔的數(shù)據(jù)是后續(xù)進行研究和分析的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)科學(xué)家們會花費大量的時間來清理數(shù)據(jù)集，毫不夸張地說，數(shù)據(jù)清洗會占據(jù)他們80%的工作時間，而真正用來分析數(shù)據(jù)的時間只占到20%左右。
所以，數(shù)據(jù)清洗到底是在清陸梁洗些什么？
通常來說，你所獲取到的原始數(shù)據(jù)不能直接用來分析，因為它們會有各種各樣的問題，如包含無效信息，列名不規(guī)范、格式不一致，存在重復(fù)值，缺失值，異常值等…..
本文會給大家介紹一些Python中自帶的Pandas和NumPy庫進行數(shù)據(jù)清洗的實用技巧。
這是讀取數(shù)據(jù)的入門級命令，在分析一個數(shù)據(jù)集的時候，很多信息其實是用不到的，因此，需要去除不必要的行或列。這里以csv文件為例，在導(dǎo)入的時候就可以通過設(shè)置pd.read_csv()里面的參數(shù)來實現(xiàn)這個目的。
先來感受一下官方文檔中給出的詳細(xì)解釋，里面的參數(shù)是相當(dāng)?shù)亩?，本文只介紹比較常用的幾個，感興趣的話，可以好好研究一下文檔，這些參數(shù)還是非常好用的，能省去很多導(dǎo)入后整理的工作。
當(dāng)原始數(shù)據(jù)的列名不好理解，或者不夠簡潔時，可以用.rename()方法進行修改。這里我們把英文的列名改成中文，先創(chuàng)建一個字典，把要修改的列名定義好，然后調(diào)用rename()方法。
數(shù)據(jù)默認(rèn)的索引是從0開始的有序整數(shù)，但如果想把某一列設(shè)置為新的索引，除了可以用read_csv()里的參數(shù)index_col，還可以用.set_index()方法實現(xiàn)。
另外補充，如果數(shù)據(jù)經(jīng)過刪除或結(jié)構(gòu)調(diào)整后，我們可以重置索引，讓索引從0開始，依次排序。
字符串str操作是非常實用的，因為列中總是會包含不必要的字符，常用的方法如下：
str.lower() 是把大寫轉(zhuǎn)換成小寫，同理，str.upper()是把小寫轉(zhuǎn)換成大寫，將示例中用大寫字母表示的索引轉(zhuǎn)換成小寫。
設(shè)置首字母大寫
str.replace(“a”, “”) 替換特定字符。這里把列中的a去掉，替換成空字符。
去除字符串中的頭尾空格、以及\n \t。
str.split(‘x’) 使用字符串中的’x’字符作為分隔符，將字符串分隔成列表。這里將列中的值以’.’進行分割。
str.get() 選取列表中某個位置的值。接著上面分割后的結(jié)果，我們用str.get(0)取出列表中前一個位置的數(shù)值，生成新的一列。
str.contains() 判斷是否存在某個字符，返回的是布爾值。
str.find(“-“)檢測字符串中是否包含”-“，如果包含，則返回該子字符串開始位置的索引值;如果不包含，則返回-1。
學(xué)完基本的字符串操作方法，我們來看一下如何結(jié)合NumPy來提高字符串操作的效率。
我們可以將Pandas中的.str()方法與NumPy的np.where函數(shù)相結(jié)合，np.where函數(shù)是Excel的IF()宏的矢量化形式，它的語法如下:
如果condition條件為真，則執(zhí)行then，否則早備運執(zhí)行else。這里的condition條件可以是一個類數(shù)組的對象，也可以是一個布爾表達(dá)式，我們也可以利用np.where函數(shù)嵌套多個條件進行矢量化計算和判斷。
接下來就要對列中的字符串進行整理，除了利用循環(huán)和.str()方法相結(jié)合的方式進行操作，我們還可以選擇用applymap()方法，它會將傳入的函數(shù)作用于整個DataFrame所有行列中的每個元素。
先定義函數(shù)get_citystate(item)，功能是只提取元素中的有效信息。然后，我們將這個函數(shù)傳入applymap()，并應(yīng)用于df3，滾悄看起來是不是干凈多了，結(jié)果如下：
如果你沒聽說過它的話，我不得強調(diào)它的重要性。輸入下面的命令：
你會發(fā)現(xiàn)df1已經(jīng)發(fā)生了改變。這是因為df2 = df1并不是生成一個df1的復(fù)制品并把它賦值給df2，而是設(shè)定一個指向df1的指針。所以只要是針對df2的改變，也會相應(yīng)地作用在df1上。為了解決這個問題，你既可以這樣做：
也可以這樣做：
這個命令用于檢查值的分布。你想要檢查下“c”列中出現(xiàn)的值以及每個值所出現(xiàn)的頻率，可以使用：
下面是一些有用的小技巧/參數(shù)：
lsin () 用于過濾數(shù)據(jù)幀。Isin () 有助于選擇特定列中具有特定（或多個）值的行。
在SQL中我們可以使用 SELECT * FROM … WHERE ID in (‘A001’,‘C022’, …)來獲取含有指定ID的記錄。如果你也想在Pandas中做類似的事情，你可以使用：
select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回數(shù)據(jù)幀列的一個子集。這個函數(shù)的參數(shù)可設(shè)置為包含所有擁有特定數(shù)據(jù)類型的列，亦或者設(shè)置為排除具有特定數(shù)據(jù)類型的列。
pivot_table( ) 也是 Pandas 中一個非常有用的函數(shù)。如果對 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。
如果需要計算樣本的缺失率分布，只要加上參數(shù)axis=1
分為分組中有重復(fù)值和無重復(fù)值兩種。無重復(fù)值的情況。
先按Mt列進行分組，然后對分組之后的數(shù)據(jù)框使用idxmax函數(shù)取出Count更大值所在的列，再用iloc位置索引將行取出。有重復(fù)值的情況
對ID進行分組之后再對分?jǐn)?shù)應(yīng)用rank函數(shù)，分?jǐn)?shù)相同的情況會賦予相同的排名，然后取出排名為1的數(shù)據(jù)。
介紹兩種高效地組內(nèi)排序的方法。
用這種方式轉(zhuǎn)換第三列會出錯，因為這列里包含一個代表 0 的下劃線，pandas 無法自動判斷這個下劃線。為了解決這個問題，可以使用 to_numeric() 函數(shù)來處理第三列，讓 pandas 把任意無效輸入轉(zhuǎn)為 NaN。
df = df.apply(pd.to_numeric, errors=’coerce’).fillna(0)
方法一：只讀取切實所需的列，使用usecols參數(shù)
方法二：把包含類別型數(shù)據(jù)的 object 列轉(zhuǎn)換為 Category 數(shù)據(jù)類型，通過指定 dtype 參數(shù)實現(xiàn)。
希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來一定的幫助，每天進步一點點，加油~
Python Pandas DataFrame stack(), unstack(), pivot(), melt()操作
四個函數(shù)功能的簡單襪升總結(jié)對比，stack/unstack一組，pivot/melt一組：
pivot()和melt()函數(shù)是較簡單方便的，但是它倆是依據(jù)column的值作為索引的分類，和stack/unstack在column和index之間的轉(zhuǎn)換有實質(zhì)差別告慎老。一般在轉(zhuǎn)換之后會進行孝伏reset_index()操作。
寫的太糙了，看原始函數(shù)介紹比較好。
參見資料：
Pandas DataFrame stack 函數(shù)
Pandas DataFrame unstack 函數(shù)
Pandas DataFrame pivot 函數(shù)
Pandas DataFrame melt 函數(shù)
pandas中DataFrame的stack()、unstack()和pivot()方法的對比
python pandas比較兩組數(shù)據(jù)庫的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于python pandas比較兩組數(shù)據(jù)庫,Python Pandas 數(shù)據(jù)庫對比分析,Pandas 必知必會的18個實用技巧，值得收藏！,Python Pandas DataFrame stack(), unstack(), pivot(), melt()操作的信息別忘了在本站進行查找喔。
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名稱欄目：PythonPandas數(shù)據(jù)庫對比分析(pythonpandas比較兩組數(shù)據(jù)庫)
新聞來源：http://www.dlmjj.cn/article/dpsjedo.html
