Pandas 操作期间的进度指示器

在数据分析和机器学习中，处理数据是非常常见的任务。Pandas提供了一个方便的方法来处理和操作数据。然而，当我们处理大量数据时，执行Pandas操作需要一定的时间。在这种情况下，为了更好的用户体验，进度指示器变得非常重要。Pandas有一些方法可以为您提供进度指示器。在本文中，我们将介绍如何使用Pandas为数据操作提供进度指示器。

阅读更多：Pandas 教程

使用tqdm库

tqdm是一个Python库，可以为您提供不同类型的进度条，并可以非常方便地与Pandas一起使用。让我们看一下如何将tqdm库与Pandas一起使用。

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

# 创建一个pandas DataFrame
df = pd.read_csv('big_data.csv')

# 将DataFrame中的每一行迭代出来
for _, row in tqdm(df.iterrows(), total=df.shape[0]):
  # 处理行的数据
  ...

在这里， iterrows()函数用于迭代DataFrame中的每一行，tqdm()的total参数用于指定进度条总共所需的迭代次数，这个次数需要和DataFrame的行数相同。然后，在进度条中显示的是已经完成的迭代数量。这样，我们就可以很容易地为Pandas操作添加一个进度指示器。

使用pandas.DataFrame.progress_apply

pandas.DataFrame.progress_apply是Pandas 0.25版本中引入的一个新方法。这个方法与Pandas的apply方法非常相似，不同之处在于它提供了一个可选进度条选项，即progress_bar。如果将progress_bar设置为True，则会为progress_apply操作自动生成一个进度条。

import pandas as pd

# 创建一个pandas DataFrame
df = pd.read_csv('big_data.csv')

# 处理DataFrame中每一行的数据
def process_row(row):
  # 处理行的数据
  ...

# 为操作添加进度指示器
df.progress_apply(process_row, axis=1, progress_bar=True)

在这个例子中， progress_apply提供了一个progress_bar参数，用于指示是否为这个操作添加进度条。设置为True后，会为每个操作生成一个进度条。这样，我们就可以很容易地为Pandas操作添加一个进度指示器。

总结

以上是两种在Pandas操作中添加进度指示器的方法。使用这些方法可以为用户提供更好的体验，并且可以帮助避免在大型数据集上执行操作时的不适，例如一遍又一遍地查看进度条。无论您是分析大量数据的专业数据科学家还是仅仅是在处理一些数据集的业余爱好者，使用这些技术可以提升您的Pandas操作体验。