來源：量子位

數(shù)據(jù)分析，如何能錯過 Pandas 。

現(xiàn)在，數(shù)據(jù)科學家 Roman Orac 分享了他在工作中相見恨晚的 Pandas 使用技巧。

了解了這些技巧，能讓你在學習、使用 Pandas 的時候更加高效。

話不多說，一起學習一下~

Pandas實用技巧

用 Pandas 做數(shù)據(jù)分析，最大的亮點當屬 DataFrame。不過，在展示成果的時候，常常需要把 DataFrame 轉成另一種格式。

Pandas 在這一點上其實十分友好，只需添加一行代碼。

DataFrame 轉 HTML

如果你需要用 HTML 發(fā)送自動報告，那么 to_html 函數(shù)了解一下。

比如，我們先設定這樣一個 DataFrame：

import?numpy?as?np
import?pandas?as?pd
import?random

n?=?10
df?=?pd.DataFrame(
????{
????????"col1":?np.random.random_sample(n),
????????"col2":?np.random.random_sample(n),
????????"col3":?[[random.randint(0,?10)?for?_?in?range(random.randint(3,?5))]?for?_?in?range(n)],
????}
)

用上 to_html，就可以將表格轉入 html 文件：

df_html?=?df.to_html()
with?open(‘analysis.html’,?‘w’)?as?f:?f.write(df_html)

與之配套的，是 read_html 函數(shù)，可以將 HTML 轉回 DataFrame。

DataFrame 轉 LaTeX

如果你還沒用過 LaTeX 寫論文，強烈建議嘗試一下。

要把 DataFrame 值轉成 LaTeX 表格，也是一個函數(shù)就搞定了：

df.to_latex()

DataFrame 轉 Markdown

如果你想把代碼放到 GitHub 上，需要寫個 README。

這時候，你可能需要把 DataFrame 轉成 Markdown 格式。

Pandas 同樣為你考慮到了這一點：

print(df.to_markdown())

注：這里還需要 tabulate 庫

DataFrame 轉 Excel

說到這里，給同學們提一個小問題：導師/老板/客戶要你提供 Excel 格式的數(shù)據(jù)，你該怎么做？

當然是——

df.to_excel(‘analysis.xlsx’)

需要注意的是，如果你沒有安裝過 xlwt 和 openpyxl 這兩個工具包，需要先安裝一下。

另外，跟 HTML 一樣，這里也有一個配套函數(shù)：read_excel，用來將excel數(shù)據(jù)導入pandas DataFrame。

DataFrame 轉字符串

轉成字符串，當然也沒問題：

df.to_string()

5個鮮為人知的Pandas技巧

此前，Roman Orac 還曾分享過 5 個他覺得十分好用，但大家可能沒有那么熟悉的 Pandas 技巧。

1、data_range

從外部 API 或數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)時，需要多次指定時間范圍。

Pandas 的 data_range 覆蓋了這一需求。

import?pandas?as?pd
date_from?=?“2019-01-01”
date_to?=?“2019-01-12”
date_range?=?pd.date_range(date_from,?date_to,?freq=”D”)
print(date_range)

freq = “D”/“M”/“Y”，該函數(shù)就會分別返回按天、月、年遞增的日期。

2、合并數(shù)據(jù)

當你有一個名為left的DataFrame：

和名為right的DataFrame：

想通過關鍵字“key”把它們整合到一起：

實現(xiàn)的代碼是：

df_merge?=?left.merge(right,?on?=?‘key’,?how?=?‘left’,?indicator?=?True)

3、最近合并（Nearest merge）

在處理股票或者加密貨幣這樣的財務數(shù)據(jù)時，價格會隨著實際交易變化。

針對這樣的數(shù)據(jù)，Pandas提供了一個好用的功能，merge_asof。

該功能可以通過最近的key（比如時間戳）合并DataFrame。

舉個例子，你有一個存儲報價信息的DataFrame。

還有一個存儲交易信息的DataFrame。

現(xiàn)在，你需要把兩個DataFrame中對應的信息合并起來。

最新報價和交易之間可能有10毫秒的延遲，或者沒有報價，在進行合并時，就可以用上 merge_asof。

pd.merge_asof(trades,?quotes,?on=”timestamp”,?by=’ticker’,?tolerance=pd.Timedelta(‘10ms’),?direction=‘backward’)

4、創(chuàng)建Excel報告

在Pandas中，可以直接用DataFrame創(chuàng)建Excel報告。

import?numpy?as?np
import?pandas?as?pd

df?=?pd.DataFrame(np.array([[1,?2,?3],?[4,?5,?6],?[7,?8,?9]]),?columns=["a",?"b",?"c"])

report_name?=?'example_report.xlsx'
sheet_name?=?'Sheet1'
writer?=?pd.ExcelWriter(report_name,?engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer,?sheet_name=sheet_name,?index=False)

不只是數(shù)據(jù)，還可以添加圖表。

#?define?the?workbook
workbook?=?writer.book
worksheet?=?writer.sheets[sheet_name]
#?create?a?chart?line?object
chart?=?workbook.add_chart({'type':?'line'})
#?configure?the?series?of?the?chart?from?the?spreadsheet
#?using?a?list?of?values?instead?of?category/value?formulas:
#?????[sheetname,?first_row,?first_col,?last_row,?last_col]
chart.add_series({
????'categories':?[sheet_name,?1,?0,?3,?0],
????'values':?????[sheet_name,?1,?1,?3,?1],
})
#?configure?the?chart?axes
chart.set_x_axis({'name':?'Index',?'position_axis':?'on_tick'})
chart.set_y_axis({'name':?'Value',?'major_gridlines':?{'visible':?False}})
#?place?the?chart?on?the?worksheet
worksheet.insert_chart('E2',?chart)
#?output?the?excel?file
writer.save()

注：這里需要 XlsxWriter 庫

5、節(jié)省磁盤空間

Pandas在保存數(shù)據(jù)集時，可以對其進行壓縮，其后以壓縮格式進行讀取。

先搞一個 300MB 的 DataFrame，把它存成 csv。

df?=?pd.DataFrame(pd.np.random.randn(50000,300))
df.to_csv(‘random_data.csv’,?index=False)

壓縮一下試試：

df.to_csv(‘random_data.gz’,?compression=’gzip’,?index=False)

文件就變成了136MB。

gzip壓縮文件可以直接讀?。?/p>

df?=?pd.read_csv(‘random_data.gz’)

這一份Pandas技巧筆記，暫且說到這里。

Talk is cheap, show me the code。學會了，就用起來吧

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