前言
Pandas是python的一个数据分析包,提供了大量的快速便捷处理数据的函数和方法。其中Pandas定义了Series 和 DataFrame两种数据类型,这使数据操作变得更简单。Series 是一种一维的数据结构,类似于将列表数据值与索引值相结合。DataFrame 是一种二维的数据结构,接近于电子表格或者mysql数据库的形式。
在数据分析中不可避免的涉及到对数据的遍历查询和处理,比如我们需要将dataframe两列数据两两相除,并将结果存储于一个新的列表中。本文通过该例程介绍对pandas数据遍历的几种方法。
for..in循环迭代方式
for语句是Python内置的迭代器工具,用于从可迭代容器对象(如列表、元组、字典、集合、文件等)中逐个读取元素,直到容器中没有更多元素为止,工具和对象之间只要遵循可迭代协议即可进行迭代操作。
具体的迭代的过程:可迭代对象通过__iter__方法返回迭代器,迭代器具有__next__方法,for循环不断地调用__next__方法,每次按序返回迭代器中的一个值,直到迭代到最后,没有更多元素时抛出异常StopIteration(python自动处理异常)。迭代的优点是无需把所有元素一次加载到内存中,可以在调用next方法时逐个返回元素,避免出现内存空间不够的情况。
> x = [1,2,3] > its = x.__iter__() #列表是可迭代对象,否则会提示不是迭代对象 > its <list_iterator object at 0x100f32198> > next(its) # its包含此方法,说明its是迭代器 1 > next(its) 2 >next(its) 3 > next(its) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
实现代码如下:
def haversine_looping(df): disftance_list = [] for i in range(0,len(df)): disftance_list.append(df.iloc[i][‘high']/df.iloc[i][‘open']) return disftance_list
关于上述代码中range的实现方法,我们也可根据迭代器协议自实现相同功能的迭代器(自带iter方法和next方法)应用在for循环中,代码如下:
class MyRange: def __init__(self, num): self.i = 0 self.num = num def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.i < self.num: i = self.i self.i += 1 return i else: raise StopIteration() for i in MyRange(10): print(i)
我们也可以通过列表解析的方式用更少的代码实现数据处理功能
disftance_list = [df.iloc[i][‘high']/df.iloc[i][‘open'] for i in range(0,len(df))]
iterrows()生成器方式
iterrows是对dataframe行进行迭代的一个生成器,它返回每行的索引及包含行本身的对象。所谓生成器其实是一种特殊的迭代器,内部支持了迭代器协议。Python中提供生成器函数和生成器表达式两种方式实现生成器,每次请求返回一个结果,不需要一次性构建一个结果列表,节省了内存空间。
生成器函数:编写为常规的def语句,但是使用yield语句一次返回一个结果,在每个结果之间挂起和继续它们的状态。
def gensquares(N): for i in range(N): yield i**2 print gensquares(5) for i in gensquares(5): print(i) <generator object gensquares at 0xb3d37fa4> 0 1 4 9 16
生成器表达式:类似列表解析,按需产生结果的一个对象。
print (x**2 for x in range(5)) print list(x**2 for x in range(5)) <generator object <genexpr> at 0xb3d31fa4> [0, 1, 4, 9, 16]
iterrows()实现代码如下:
def haversine_looping(df): disftance_list = [] for index,row in df.iterrows(): disftance_list.append(row[‘high']/row[‘open']) return disftance_list
iterrows代码如下,yield语句挂起该函数并向调用者发送回一组值:
def iterrows(self): columns = self.columns klass = self._constructor_sliced for k, v in zip(self.index, self.values): s = klass(v, index=columns, name=k) yield k, s
apply()方法循环方式
apply()方法可将函数应用于dataframe特定行或列。函数由lambda方式在代码中内嵌实现,lambda函数的末尾包含axis参数,用来告知Pandas将函数运用于行(axis = 1)或者列(axis = 0)。
实现代码如下:
df.apply(lambda row: row[‘high']/row[‘open'], axis =1)
Pandas series 的矢量化方式
Pandas的DataFrame、series基础单元数据结构基于链表,因此可将函数在整个链表上进行矢量化操作,而不用按顺序执行每个值。Pandas包括了非常丰富的矢量化函数库,我们可把整个series(列)作为参数传递,对整个链表进行计算。
实现代码如下:
dftest4['rate'] = dftest4['high']/dftest4['open']
Numpy arrays的矢量化方式
由于函数的矢量化实现中只使用了series的数值,因此可使用values 方法将链表从Pandas series转换为NumPy arrays,把NumPy array作为参数传递,对整个链表进行计算。
实现代码如下:
dftest5['rate'] = dftest5['high'].values/dftest5['open'].values
总结
使用timeit方法对以上几种遍历方式进行执行时间测试,测试结果如下。可以看出循环执行的速度是最慢的,iterrows()针对Pandas的dataframe进行了优化,相比直接循环有显著提升。apply()方法也是在行之间进行循环,但由于利用了类似Cython的迭代器的一系列全局优化,其效率要比iterrows高很多。NumPy arrays的矢量化运行速度最快,其次是Pandas series矢量化。由于矢量化是同时作用于整个序列的,可以节省更多的时间,相比使用标量操作更好,NumPy使用预编译的C代码在底层进行优化,同时也避免了Pandas series操作过程中的很多开销,例如索引、数据类型等等,因此,NumPy arrays的操作要比Pandas series快得多。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
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