不常见的Pandas小窍门：我打赌一定有你不知道的

作为一名数据分析师或数据科学家，不了解Python中的Pandas库是无论如何说不过去的，它已经成为Python中用来整理、清理数据的标准工具了。

然而，关于Pandas，你确定自己完全掌握了嘛?本文将分享一些少见但有用的Pandas技巧，它们能提升工作效率，让生活更轻松。

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用剪贴板创建数据框

众所周知，Pandas可以使用SQLAlchemy从CSV、JSON甚至直接从数据库轻松读取数据，但你知道Pandas还可以从所用操作系统的剪贴板读取数据吗?假设有一个包含多个数据表的Excel文件。现在，需要在Python中处理其中一个表的部分数据。你通常会怎么做?

• 从数据表中复制需要在Python中处理的数据。
• 将其粘贴到另一个数据表中。
• 将当前工作表保存到CSV文件中。
• 获取新CSV文件的路径。
• 在Python中，使用pd.read_csv('path/to/csv/file')将文件读入一个Pandas数据框架。

当然，其实有种更简单的方法——pd.read_clipboard()。

• 复制所需数据区域
• 在Python中，使用pd.read_clipboard()

如上所示，如果只是想要将一些数据加载到Pandas中，那么无需CSV或Excel的分离文件。

在该函数中还有一些小窍门。例如，当遇到带有日期格式的数据时，可能无法正确加载，如下所示：

诀窍就是，为Pandas注明哪一列是需要解析的日期格式。

df = pd.read_clipboard(parse_dates=['dob']) 

使用测试方法生成虚拟数据

有时可能需要生成一些样本数据帧，最常见的方法应该是使用NumPy生成一个具有随机值的数组，然后从该数组生成数据帧。

如果数据需要具有一定的分布，比如正态分布，就必须使用这种方法。但是，大多数情况下，数据是否呈正态分布并不重要，只要有数据就好。在这种情况下，有一种更简单的方法，即使用pandas.util.testing测试包生成样本数据帧。

pd.util.testing.makeDataFrame() 

数据帧的索引将使用随机字符串生成，默认情况下将有4列30行。

如果需要数量相当的行和列，可以将testing.N定义为行数，并将testing.K定义为列数。

pd.util.testing.N = 10 
pd.util.testing.K = 5 
pd.util.testing.makeDataFrame() 

将数据帧输出至压缩文件

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图源：unsplash

数据帧可以轻松输出至文件，例如以df.to_csv()、df.to_json()等形式。但有时，为节省磁盘空间或另作它用，需要压缩文件。例如，作为一名数据工程师，为了将Pandas数据帧输出到CSV文件中，并将其传输到远程服务器，在发送前需要压缩文件以节省空间和带宽。

通常，一贯的解决方案是在所用调度工具(如Airflow或Oozie)中多操作一步，但Pandas可以直接输出压缩文件。所以，解决方案几步就可完成，更加简洁明了。

先使用第二个小窍门生成随机数据帧吧：

pd.util.testing.N = 100000 
pd.util.testing.K = 5 
df = pd.util.testing.makeDataFrame() 

在该例子中，仅需要一个数据框架，其中的值可完全不计。现在，将数据帧保存到一个CSV文件中，并检查其大小。

import osdf.to_csv('sample.csv')os.path.getsize('sample.csv') 

然后，可以试试将相同的数据帧输出到压缩文件中，并检查文件的大小。

df.to_csv('sample.csv.gz', compression='gzip')os.path.getsize('sample.csv.gz') 

可以看到，压缩文件小于正常CSV文件的一半。

这可能不是一个好例子，因为该随机数据帧中没有任何重复值。在实践中，如果存在分类值，压缩率会非常高!顺便一提，如你所想，Pandas可以直接将压缩文件读入数据帧，无须在文件系统中解压它。

df = pd.read_csv('sample.csv.gz', compression='gzip', index_col=0) 

gzip是优先选择，因为它默认存在于大多数Linux系统中。Pandas还支持其它压缩格式，比如“zip”和“bz2”。

多列获取DateTime(时间日期)

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图源：unsplash

在Pandas中，你一定用过pd.to_datetime()方法将某种字符串转换为DateTime格式，这通常用于处理诸如%Y%m%d的格式字符串。然而，也有时可能会使用下方所示的数据框架作为原始数据。

df = pd.DataFrame({ 
    'year': np.arange(2000, 2012), 
    'month': np.arange(1, 13), 
    'day': np.arange(1, 13), 
    'value': np.random.randn(12) 
}) 

在数据框架中，将年、月、日作为单独列分隔开来屡见不鲜，可以使用pd.to_dateframe()将其一步转换为DateTime列。

df['date'] = pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']]) 

本文分享了一些关于Pandas Python库的省时小窍门。简而言之，人生苦短，Python值得。