Dplython數(shù)據(jù)分析庫

Dplython是使用Python語言的Dplyr。Dplyr是一個使用R語言快速分析數(shù)據(jù)的庫。 Dplyr的理念是在一些最常見的任務中限制數(shù)據(jù)操作的部分功能。這種映射思維更接近編碼思維，幫助您在分析數(shù)據(jù)時提高“思維速度”。

安裝：

pip install git+https://github.com/dodger487/dplython.git

使用：

from dplython import *

diamonds >> select(X.carat, X.cut, X.price) >> head(5)
"""

# Filter out rows using dfilter
diamonds >> dfilter(X.carat > 4) >> select(X.carat, X.cut, X.depth, X.price)
"""

# Sample with sample_n or sample_frac, sort with arrange
(diamonds >> 
  sample_n(10) >> 
  arrange(X.carat) >> 
  select(X.carat, X.cut, X.depth, X.price))"""

# You can: 
#   add columns with mutate (referencing other columns!)
#   group rows into dplyr-style groups with group_by
#   collapse rows into single rows using sumarize
(diamonds >> 
  mutate(carat_bin=X.carat.round()) >> 
  group_by(X.cut, X.carat_bin) >> 
  summarize(avg_price=X.price.mean()))"""

# If you have column names that don't work as attributes, you can use an
# alternate "get item" notation with X.
diamonds["column w/ spaces"] = range(len(diamonds))
diamonds >> select(X["column w/ spaces"]) >> head()
"""

# It's possible to pass the entire dataframe using X._ 
diamonds >> sample_n(6) >> select(X.carat, X.price) >> X._.T
"""

# To pass the DataFrame or columns into functions, apply @DelayFunction
@DelayFunctiondef PairwiseGreater(series1, series2):
  index = series1.index
  newSeries = pandas.Series([max(s1, s2) for s1, s2 in zip(series1, series2)])
  newSeries.index = index  return newSeries

diamonds >> PairwiseGreater(X.x, X.y)# Passing entire dataframe and plotting with ggplotfrom ggplot import *ggplot = DelayFunction(ggplot)  # Simple installationdiamonds = DplyFrame(pandas.read_csv('./diamonds.csv'))  # Masked in ggplot pkg(diamonds >> ggplot(aes(x="carat", y="price", color="cut"), data=X._) + 
  geom_point() + facet_wrap("color"))

(diamonds >>
  dfilter((X.clarity == "I1") | (X.clarity == "IF")) >> 
  ggplot(aes(x="carat", y="price", color="color"), X._) + 
    geom_point() + 
    facet_wrap("clarity"))

# Matplotlib works as well!
import pylab as pl
pl.scatter = DelayFunction(pl.scatter)
diamonds >> sample_frac(0.1) >> pl.scatter(X.carat, X.price)