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大数据分析常用pandas函数有哪些
时间:2020-12-11来源:www.aaa-cg.com.cn点击量:作者:Sissi
时间:2020-12-11点击量:作者:Sissi



  熟练掌握pandas函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。pandas还有很多让人舒适的用法,这次就为大家介绍5个pandas函数!
 

  大数据分析常用pandas函数有哪些由Python大数据分析编译。
 

一、 explode


  explode用于将一行数据展开成多行。比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据,若想要展开成多行进行分析,这时候explode就派上用场,而且只需一行代码,非常节省时间。
 

  用法:

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  参数作用:
 

  column :str或tuple

  以下表中第三行、第二列为例,展开[2,3,8]:
 

大数据分析常用pandas函数有哪些
 

  使用explode轻松将[2,3,8]转换成多行,且行内其他元素保持不变。


大数据分析常用pandas函数有哪些

二、 Nunique
 

  Nunique用于计算行或列上唯一值的数量,即去重后计数。这个函数在分类问题中非常实用,当不知道某字段中有多少类元素时,Nunique能快速生成结果。
 

  用法:

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  参数作用:
 

  1)axis:int型,0代表行,1代表列,默认0;

  2)dropna:bool类型,默认为True,计数中不包括NaN;

  先创建一个df:


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  对year列进行唯一值计数:

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  输出:10 对整个dataframe的每一个字段进行唯一值计数:

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三、infer_objects
 

  infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型。
 

  用法:

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  pandas支持多种数据类型,其中之一是object类型。object类型包括字符串和混合值(数字及非数字)。
 

  object类型比较宽泛,如果可以确定为具体数据类型,则不建议用object。

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  使用infer_objects方法将object推断为int类型:

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  4. memory_usage
 

  memory_usage用于计算dataframe每一列的字节存储大小,这对于大数据表非常有用。
 

  用法:

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  参数解释:index:指定是否返回df中索引字节大小,默认为True,返回的第一行即是索引的内存使用情况;deep:如果为True,则通过查询object类型进行系统级内存消耗来深入地检查数据,并将其包括在返回值中。
 

  首先创建一个df,共2列,1000000行。

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  返回每一列的占用字节大小:

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  第一行是索引index的内存情况,其余是各列的内存情况。
 

五、replace


  顾名思义,replace是用来替换df中的值,赋以新的值。
 

  用法:

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  参数解释:
 

  1)to_replace:被替换的值

  2)value:替换后的值

  3)inplace:是否要改变原数据,False是不改变,True是改变,默认是False

  4)limit:控制填充次数

  5)regex:是否使用正则,False是不使用,True是使用,默认是False

  6)method:填充方式,pad,ffill,bfill分别是向前、向前、向后填充
 

  创建一个df:

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  将A全部替换为D:

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  将B替换为E,C替换为F:
 

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