Pandas “大数据”工作流程

在本文中，我们将介绍使用Pandas进行“大数据”工作流程的方法。Pandas是一个Python库，用于数据分析和操作。虽然Pandas通常被认为是处理小型数据集的优秀工具，但实际上，我们可以使用一些技巧来处理更大的数据集。

阅读更多：Pandas 教程

使用群集技术分割数据

当我们有一个较大的数据集时，我们可以将其分成多个较小的数据块，然后对这些数据块进行操作。这些小数据块称为“簇”。使用此技术时，我们可以：

• 加载和处理更大的数据集，因为我们不需要将整个数据集加载到内存中。
• 显著减少在计算时所需的时间。

Pandas提供了一个称为“groupby”的方法，可以将数据按照指定的列或列组进行分组。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                         'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
                         'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': np.random.randn(8),
                   'D': np.random.randn(8)})

grouped = df.groupby('A')

for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

此代码将数据按列“A”分组，并按组打印。可以改用多个列分组。

使用迭代器处理大型CSV文件

当我们需要处理较大的CSV文件时，我们可以使用“迭代器”模式。 迭代器是一个对象，它可以遍历容器中的元素，而无需将整个容器加载到内存中。 每个元素逐个生成并可以使用特定方法进行操作，直到整个容器中的所有元素都被访问为止。

下面是一个示例，演示如何使用迭代器读取较大的CSV文件：

import pandas as pd

file_path = "large_file.csv"
chunk_size = 1000

iter_csv = pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size, iterator=True)

for i, df in enumerate(iter_csv):
    process_data(df)

此代码将文件“large_file.csv”分成大小为1000的块，并逐块加载和处理。

使用向量化操作

Pandas允许使用称为“向量化操作”的方法，对整个序列进行分组和计算。这是通过使用C语言编写的操作，因此速度更快，可优化为更高效的处理方式。 关键是避免在操作中使用循环或Python中的函数。

以下是一些示例向量化操作：

df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']
df['new_column'] = np.where((df['column1'] < 0.5), df['column2'], df['column1'])
df['new_column'] = df['column'].apply(lambda x: x.lower())

第一行将两列相加，第二行根据条件更改列值，第三行使用“apply”方法将所有值转换为小写。

对数据进行排序

当我们在大型数据集中进行浏览和分析时，对数据进行排序是很重要的。由于大型数据集过大，我们需要确保每个数据块都进行了正确的排序。

以下是一个示例，演示如何按列“column”对数据进行排序：

df_sorted = df.sort_values(by=['column'])

总结

Pandas是一个极好的工具，用于管理和分析数据。 当我们需要处理大数据集时，可以使用群集技术、迭代器、向量化操作和排序。 这些技术使我们能够有效地管理和分析大数据集，浏览数据，并且减少了计算时间和存储要求。 现在你可以开始尝试使用这些技术来处理自己的“大数据”工作流程。