5 个pandas神级操作,最后一个长见识了!

5 个pandas神级操作,个个经典。

作者:东哥起飞

首发于公众号:Python数据科学

个pandas神级操作,最后一个长见识了!"

东哥最近发现了几个pandas的骚操作,小巧实用,个个经典,下面快速介绍下。

1、df.groupby().__iter__()分析数据样本

Jupyter Notebook中通常很难像使用Excel一样难逐行或逐个组地浏览数据集。一个非常有用的技巧是使用 generator生成器和 Ctrl + Enter 组合,而不是我们常规的Shift + Enter运行整个单元格。这样做就可以很方便地迭代查看同一单元格中的不同样本了。

首先在单元格中使用.groupby()(或.iterrows())和.__iter __()创建一个生成器:

generator = df.groupby(['identifier']).__iter__()

然后,根据自己需要运行的次数,使用键盘快捷键Ctrl + Enter逐个查看数据。

group_id, grouped_data = generator.__next__()
print(group_id) 
grouped_data

下面是taitanic数据集的示例。正常分析的时候,所有乘客都混在一起,我们是不能单独地隔离每组乘客的,使用这种方法就可以非常简单地分析一组乘客。

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2、特征重要性/参数的可视化

如果我们做机器学习,那么模型的参数或者特征的重要性是必不可少的一环。通常我们会像下面这样查看参数,但小数点太多了,真的容易花眼,这样非常不便于分析和比较。

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所以,我们对上面代码稍加改造,用链式操作首先round保留小数点后两位数字,然后sort_values进行从大到小的排序,最后用`style.bar`进行可视化,颜色可随意设置,这样不但可以区分大小,也可区分正负。

pd.DataFrame({
    'variable': variables,
    'coefficient': model.coef_[0]
}) \
    .round(decimals=2) \
    .sort_values('coefficient', ascending=False) \
    .style.bar(color=['grey', 'lightblue'], align='zero')

上面这段代码是可以复用的,之后每次展示参数或者特征重要性的时候,直接替换字段名就ok了。下面是可视化效果。

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3、sklearn_pandas

时间长了我们会发现sklearn和pandas搭配有时候代码并不是十分整洁,中间的操作环节比较多。推荐一个连接sklearn和pandas的库包,它叫sklearn_pandas。它将sklearnColumnTransformer替换为pandasDataFrameMapper。用起来无缝连接,和直接使用sklearnColumnTransformer毫无区别。

imputer_Pclass = SimpleImputer(strategy='most_frequent', add_indicator=True)
imputer_Age = SimpleImputer(strategy='median', add_indicator=True)
imputer_SibSp = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0, add_indicator=True)
imputer_Parch = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0, add_indicator=True)
imputer_Fare = SimpleImputer(strategy='median', add_indicator=True)
imputer_Embarked = SimpleImputer(strategy='most_frequent')

scaler_Age = MinMaxScaler()
scaler_Fare = StandardScaler()

onehotencoder_Sex = OneHotEncoder(drop=['male'], handle_unknown='error')
onehotencoder_Embarked = OneHotEncoder(handle_unknown='error')

leaveoneout_encoder = LeaveOneOutEncoder(sigma=.1, random_state=2020)

mapper = DataFrameMapper([
    (['Age'], [imputer_Age, scaler_Age], {'alias':'Age_scaled'}),
    (['Pclass'], [imputer_Pclass]),
    (['SibSp'], [imputer_SibSp]),
    (['Parch'], [imputer_Parch]),
    (['Fare'], [imputer_Fare, scaler_Fare], {'alias': 'Fare_scaled'}),
    (['Sex'], [onehotencoder_Sex], {'alias': 'is_female'}),
    (['Embarked'], [imputer_Embarked, onehotencoder_Embarked]), 
    (['Embarked_Pclass_Sex'], [leaveoneout_encoder])
], df_out=True) 

mapper.fit(X=train, y=train['Survived']) 

下面是fit之后的结果。

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4、.to_clipboard()

经过数据处理和建模后,通常我们最后会以csv或者excel格式将数据输出,但有的时候我们需要汇总数据,这就需要打开生成的excel文件,然后再复制粘贴。

但其实也有更灵活的方法,不通过使用.to_excel方法,也能导出来。pandas还有一个功能是.to_clipboard(index = False),它可以将数据复制到剪贴板。

然后,我就可以在正在操作的Excel中直接Ctrl + V将数据粘贴到当前电子表格中,也是另外一种选择。

5、tqdm

处理大数据集时,数据处理会花费很多时间。当然,东哥也分享了很多加速运行pandas的方法。

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但即使加速了还是要等,Jupyter Notebook运行时有个缺点,就是不知道运行的状态,需要多久。像我们在电脑上复制粘贴的时候通常会显示需要多久和当前的速度,这样我们提前安排做其它事情还是继续等待。

Python中有个库是tqdm,它可以用来跟踪代码是否真正在运行以及需要花费多长时间,使用方法很简单。

from tqdm import notebook
notebook.tqdm().pandas()

import之后,pandasdataframe就有了新的方法。

  • .progress_apply, .progress_applymap
  • .progress_map

这些方法与applyapplymapmap的使用相同,不同之处是它们将显示进度条。

个pandas神级操作,最后一个长见识了!"

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