广州建设银行投诉网站,wordpress游客怎么发表文章,兰州网络推广的平台,wordpress表单中文版目录 1 多层索引#xff08;MultiIndex#xff09; 1.1 创建多层索引 1.1.1 从元组创建多层索引 1.1.2 使用 set_index() 方法创建多层索引 1.2 访问多层索引数据 1.3 多层索引的层次切片 1.4 多层索引的重塑 2 自定义函数和映射 2.1 使用 apply() 方法进行自定义函…目录 1 多层索引MultiIndex 1.1 创建多层索引 1.1.1 从元组创建多层索引 1.1.2 使用 set_index() 方法创建多层索引 1.2 访问多层索引数据 1.3 多层索引的层次切片 1.4 多层索引的重塑 2 自定义函数和映射 2.1 使用 apply() 方法进行自定义函数操作 2.2 使用 map() 方法进行映射操作 2.3 使用 applymap() 进行元素级的自定义函数操作 3 Pandas性能优化常用技巧和操作 1 多层索引MultiIndex Pandas 的多层索引MultiIndex允许你在一个DataFrame的行或列上拥有多个层次化的索引这使得你能够处理更复杂的数据结构例如多维时间序列数据或具有层次结构的数据。以下是多层索引的详细说明和示例 1.1 创建多层索引 你可以使用多种方式来创建多层索引包括从元组、列表或数组创建或者通过设置 set_index() 方法。以下是一些示例 1.1.1 从元组创建多层索引 import pandas as pd# 从元组创建多层索引 index pd.MultiIndex.from_tuples([(A, 1), (A, 2), (B, 1), (B, 2)], names[Label1, Label2])# 创建带多层索引的DataFrame data {Values: [10, 20, 30, 40]} df pd.DataFrame(data, indexindex) print(df)1.1.2 使用 set_index() 方法创建多层索引 import pandas as pd# 创建一个普通的DataFrame data {Label1: [A, A, B, B],Label2: [1, 2, 1, 2],Values: [10, 20, 30, 40]} df pd.DataFrame(data)# 使用set_index()方法将列转换为多层索引 df.set_index([Label1, Label2], inplaceTrue) print(df)1.2 访问多层索引数据 你可以使用 .loc[] 方法来访问多层索引中的数据。通过提供多个索引级别的标签你可以精确地选择所需的数据。以下是一些示例 # 访问指定多层索引的数据 print(df.loc[A]) # 访问Label1为A的所有数据 print(df.loc[A, 1]) # 访问Label1为A且Label2为1的数据1.3 多层索引的层次切片 你可以使用切片操作来选择多层索引的一部分数据。如下 # 切片操作选择Label1为A到B的数据 print(df.loc[A:B])# 切片操作选择Label1为A且Label2为1到2的数据 print(df.loc[A, 1:2])1.4 多层索引的重塑 你可以使用 .stack() 和 .unstack() 方法来重塑具有多层索引的数据。.stack() 可以将列标签转换为索引级别而 .unstack() 可以将索引级别转换为列标签。如下 # 使用stack()方法将列标签转换为索引级别 stacked_df df.stack()# 使用unstack()方法将索引级别转换为列标签 unstacked_df stacked_df.unstack()这些是关于Pandas多层索引的基本说明和示例。多层索引是处理复杂数据的重要工具使你能够更灵活地组织和访问数据。你可以根据数据的特点和需求来选择使用多层索引的方式。 2 自定义函数和映射 在 Pandas 中你可以使用自定义函数和映射来对数据进行转换和处理。这些方法非常有用因为它们允许你根据自己的需求自定义数据操作。以下是有关如何在 Pandas 中使用自定义函数和映射的详细说明和示例 2.1 使用 apply() 方法进行自定义函数操作 apply() 方法可以用于在DataFrame的行或列上应用自定义函数。你可以将一个函数应用到一列也可以将其应用到整个DataFrame。以下是示例 import pandas as pd# 创建一个示例DataFrame data {A: [1, 2, 3, 4],B: [10, 20, 30, 40]} df pd.DataFrame(data)# 自定义函数将A列的值加倍 def double(x):return x * 2# 使用apply()将自定义函数应用到A列 df[A_doubled] df[A].apply(double)print(df)输出  2.2 使用 map() 方法进行映射操作 map() 方法可以用于将一个Series的值映射为另一个Series的值通常用于对某一列进行值替换或映射。以下是示例 import pandas as pd# 创建一个示例DataFrame data {A: [foo, bar, baz],B: [1, 2, 3]} df pd.DataFrame(data)# 创建一个字典来映射A列的值 mapping {foo: apple, bar: banana, baz: cherry}# 使用map()将A列的值映射为新的值 df[A_mapped] df[A].map(mapping)print(df)输出  2.3 使用 applymap() 进行元素级的自定义函数操作 applymap() 方法用于对DataFrame的每个元素应用自定义函数。这是一种适用于整个DataFrame的元素级别的操作。以下是示例 import pandas as pd# 创建一个示例DataFrame data {A: [1, 2, 3],B: [4, 5, 6]} df pd.DataFrame(data)# 自定义函数将每个元素乘以2 def double(x):return x * 2# 使用applymap()将自定义函数应用到整个DataFrame df_doubled df.applymap(double)print(df_doubled)输出  这些是在 Pandas 中使用自定义函数和映射的基本示例。通过使用这些方法你可以自定义数据操作使其满足你的需求。无论是进行数据清理、数值计算还是进行值映射自定义函数和映射都是非常有用的工具。 3 Pandas性能优化常用技巧和操作 Pandas 性能优化是一个重要的主题特别是当你处理大规模数据集时。以下是一些用于提高 Pandas 性能的一般性建议和技巧 选择合适的数据结构 在 Pandas 中有两种主要的数据结构DataFrame 和 Series。确保选择最适合你数据的结构。例如如果你只需要处理一维数据使用 Series 比 DataFrame 更高效。 避免使用循环 尽量避免使用显式的循环来处理数据因为它们通常比 Pandas 内置的向量化操作慢。使用 Pandas 内置的函数和方法如 apply()、map() 和 groupby() 来替代循环操作。 使用 at 和 iat 访问元素 如果只需要访问单个元素而不是整个行或列请使用 .at[] 和 .iat[] 方法它们比 .loc[] 和 .iloc[] 更快。 使用 .loc[] 和 .iloc[] 进行切片 使用 .loc[] 和 .iloc[] 可以实现更快的切片和索引避免复制数据。使用 .loc[] 和 .iloc[] 进行索引 使用 .loc[] 和 .iloc[] 索引器来访问数据这比直接使用中括号 [] 更高效特别是当你需要选择多行或多列时。 适当设置内存选项 通过设置 Pandas 的内存选项如 pd.set_option(max_rows, None) 和 pd.set_option(max_columns, None)可以控制显示的最大行数和列数。这有助于防止在大型数据集上显示大量数据。 合并和连接优化 使用合适的合并和连接方法如 pd.merge() 和 pd.concat()并使用 on、how 和 suffixes 等参数来优化操作。 使用合适的数据类型尽量使用 astype() 方法来显式指定数据类型而不是让 Pandas 自动推断。这可以减少内存使用并提高性能。 Pandas 会自动为每一列选择数据类型但你可以显式指定数据类型来减少内存使用并提高性能。使用pd.to_numeric()、pd.to_datetime() 等方法将列转换为正确的数据类型。 使用 HDF5 存储 对于大型数据集考虑将数据存储在 HDF5 格式中以便快速读取和写入数据。 适时使用 inplace 参数 在 Pandas 中许多方法默认不会修改原始数据而是返回一个新的对象。如果你确定要在原始数据上进行操作而不需要创建新对象可以使用 inplaceTrue 参数来节省内存和提高性能。 并行处理 对于大数据集考虑使用并行计算来加速数据处理。Pandas 提供了 multiprocessing 库来实现并行处理。