分享20个Pandas短小精悍的数据操作
作者：东哥起飞
1. ExcelWriter
很多时候dataframe里面有中文，如果直接输出到csv里，中文将显示乱码。而Excel就不一样了，ExcelWriter是pandas的一个类，可以使dataframe数据框直接输出到excel文件，并可以指定sheets名称。
df1 = pd.DataFrame([["AAA", "BBB"]], columns=["Spam", "Egg"])
df2 = pd.DataFrame([["ABC", "XYZ"]], columns=["Foo", "Bar"])
with ExcelWriter("path_to_file.xlsx") as writer:
df1.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1")
df2.to_excel(writer, sheet_name="Sheet2")
如果有时间变量，输出时还可以date_format指定时间的格式。另外，它还可以通过mode设置输出到已有的excel文件中，非常灵活。
with ExcelWriter("path_to_file.xlsx", mode="a", engine="openpyxl") as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet3")
2. pipe
pipe管道函数可以将多个自定义函数装进同一个操作里，让整个代码更简洁，更紧凑。
比如，我们在做数据清洗的时候，往往代码会很乱，有去重、去异常值、编码转换等等。如果使用pipe，将是这样子的。
diamonds = sns.load_dataset("diamonds")
df_preped = (diamonds.pipe(drop_duplicates).
pipe(remove_outliers, ['price', 'carat', 'depth']).
pipe(encode_categoricals, ['cut', 'color', 'clarity'])
)
两个字，干净！
3. factorize
factorize这个函数类似sklearn中LabelEncoder，可以实现同样的功能。
# Mind the [0] at the end diamonds["cut_enc"] = pd.factorize(diamonds["cut"])[0] >>> diamonds["cut_enc"].sample(5) 52103 2 39813 0 31843 0 10675 0 6634 0 Name: cut_enc, dtype: int64
区别是，factorize返回一个二值元组：编码的列和唯一分类值的列表。
codes, unique = pd.factorize(diamonds["cut"], sort=True) >>> codes[:10] array([0, 1, 3, 1, 3, 2, 2, 2, 4, 2], dtype=int64) >>> unique ['Ideal', 'Premium', 'Very Good', 'Good', 'Fair']
4. explode
explode爆炸功能，可以将array-like的值比如列表，炸开转换成多行。
data = pd.Series([1, 6, 7, [46, 56, 49], 45, [15, 10, 12]]).to_frame("dirty")
data.explode("dirty", ignore_index=True)
5. squeeze
很多时候，我们用.loc筛选想返回一个值，但返回的却是个series。其实，只要使用.squeeze()即可完美解决。比如：
# 没使用squeeze
subset = diamonds.loc[diamonds.index < 1, ["price"]]
# 使用squeeze
subset.squeeze("columns")
可以看到，压缩完结果已经是int64的格式了，而不再是series。
6. between
dataframe的筛选方法有很多，常见的loc、isin等等，但其实还有个及其简洁的方法，专门筛选数值范围的，就是between，用法很简单。
diamonds[diamonds["price"]\ .between(3500, 3700, inclusive="neither")].sample(5)
7. T
这是所有的dataframe都有的一个简单属性，实现转置功能。它在显示describe时可以很好的搭配。
boston.describe().T.head(10)
8. pandas styler
pandas也可以像excel一样，设置表格的可视化条件格式，而且只需要一行代码即可（可能需要一丢丢的前端HTML和CSS基础知识）。
>>> diabetes.describe().T.drop("count", axis=1)\
.style.highlight_max(color="darkred")
当然了，条件格式有非常多种。
9. Pandas options
pandas里提供了很多宏设置选项，被分为下面5大类。
dir(pd.options) ['compute', 'display', 'io', 'mode', 'plotting']
一般情况下使用display会多一点，比如最大、最小显示行数，画图方法，显示精度等等。
pd.options.display.max_columns = None pd.options.display.precision = 5
10. convert_dtypes
经常使用pandas的都知道，pandas对于经常会将变量类型直接变成object，导致后续无法正常操作。这种情况可以用convert_dtypes进行批量的转换，它会自动推断数据原来的类型，并实现转换。
sample = pd.read_csv( "data/station_day.csv", usecols=["StationId", "CO", "O3", "AQI_Bucket"], ) >>> sample.dtypes StationId object CO float64 O3 float64 AQI_Bucket object dtype: object >>> sample.convert_dtypes().dtypes StationId string CO float64 O3 float64 AQI_Bucket string dtype: object
11. select_dtypes
在需要筛选变量类型的时候，可以直接用selec _dtypes，通过include和exclude筛选和排除变量的类型。
# 选择数值型的变量 diamonds.select_dtypes(include=np.number).head() # 排除数值型的变量 diamonds.select_dtypes(exclude=np.number).head()
12. mask
mask可以在自定义条件下快速替换单元值，在很多三方库的源码中经常见到。比如下面我们想让age为50-60以外的单元为空，只需要在con和ohter写好自定义的条件即可。
ages = pd.Series([55, 52, 50, 66, 57, 59, 49, 60]).to_frame("ages")
ages.mask(cond=~ages["ages"].between(50, 60), other=np.nan)
13. 列轴的min、max
虽然大家都知道min和max的功能，但应用在列上的应该不多见。这对函数其实还可以这么用：
index = ["Diamonds", "Titanic", "Iris", "Heart Disease", "Loan Default"]
libraries = ["XGBoost", "CatBoost", "LightGBM", "Sklearn GB"]
df = pd.DataFrame(
{lib: np.random.uniform(90, 100, 5) for lib in libraries}, index=index
)
>>> df
>>> df.max(axis=1) Diamonds 99.52684 Titanic 99.63650 Iris 99.10989 Heart Disease 99.31627 Loan Default 97.96728 dtype: float64
14. nlargest、nsmallest
有时我们不仅想要列的最小值/最大值，还想看变量的前 N 个或 ~(top N) 个值。这时nlargest和nsmallest就派上用场了。
diamonds.nlargest(5, "price")
15. idmax、idxmin
我们用列轴使用max或min时，pandas 会返回最大/最小的值。但我现在不需要具体的值了，我需要这个最大值的位置。因为很多时候要锁定位置之后对整个行进行操作，比如单提出来或者删除等，所以这种需求还是很常见的。
使用idxmax和idxmin即可解决。
>>> diamonds.price.idxmax() 27749 >>> diamonds.carat.idxmin() 14
16. value_counts
在数据探索的时候，value_counts是使用很频繁的函数，它默认是不统计空值的，但空值往往也是我们很关心的。如果想统计空值，可以将参数dropna设置为False。
ames_housing = pd.read_csv("data/train.csv")
>>> ames_housing["FireplaceQu"].value_counts(dropna=False, normalize=True)
NaN 0.47260
Gd 0.26027
TA 0.21438
Fa 0.02260
Ex 0.01644
Po 0.01370
Name: FireplaceQu, dtype: float64
17. clip
异常值检测是数据分析中常见的操作。使用clip函数可以很容易地找到变量范围之外的异常值，并替换它们。
>>> age.clip(50, 60)
18. at_time、between_time
在有时间粒度比较细的时候，这两个函数超级有用。因为它们可以进行更细化的操作，比如筛选某个时点，或者某个范围时间等，可以细化到小时分钟。
>>> data.at_time("15:00")
from datetime import datetime
>>> data.between_time("09:45", "12:00")
19. hasnans
pandas提供了一种快速方法hasnans来检查给定series是否包含空值。
series = pd.Series([2, 4, 6, "sadf", np.nan]) >>> series.hasnans True
该方法只适用于series的结构。
20. GroupBy.nth
此功能仅适用于GroupBy对象。具体来说，分组后，nth返回每组的第n行：
>>> diamonds.groupby("cut").nth(5)
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