【python源码解析】深入 Pandas BlockManager 的数据结构和初始化过程

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本篇文章将深入探讨 Pandas 中 BlockManager 的构造函数及其初始化过程。我们将详细解读如何从提供的数据结构，例如 DataFrame，初始化 BlockManager，并分析这一过程在数据处理中的重要性。该解读基于 pandas 的 internals/managers.py 源文件，这是理解 Pandas 数据结构的核心组成部分。

深入 Pandas BlockManager 的数据结构和初始化过程

引言

在 Pandas 中，BlockManager 是一个核心的内部数据结构，用于高效管理 DataFrame 和 Series 对象中的数据。理解其构造和初始化过程对于深入理解 Pandas 的性能优化和内存管理至关重要。

BlockManager 的角色

BlockManager 负责在 Pandas 中存储和转换所有的数据块。每种数据类型（如浮点数、整数或对象）都被存储在不同的 “blocks” 中，这些 “blocks” 在 BlockManager 中被有效管理。这种结构优化了多种数据操作，包括数据对齐、类型转换和复杂的切片操作。

构造函数与初始化

BlockManager 的初始化是通过其构造函数 __init__ 进行的，该函数定义在 pandas/core/internals/managers.py 文件中。初始化过程涉及以下几个关键步骤：

1. 输入参数

BlockManager 接受以下输入参数：

blocks: 数据块列表，每个数据块存储一种类型的数据。
axes: 代表数据框架的各个轴，通常包括行索引和列索引。

2. 构造函数逻辑

构造函数的主要任务是将这些输入参数转化为一个内部可操作的数据结构。以下是一个简化的构造函数示例：

class BlockManager:def __init__(self, blocks, axes):self.blocks = tuple(blocks)self.axes = axesself._verify_integrity()def _verify_integrity(self):# 验证数据的完整性，确保每个块与轴正确对齐expected_shape = self.axes[0].sizefor block in self.blocks:if block.shape[0] != expected_shape:raise ValueError("Block length mismatch.")

源码解析

为了深入解析 Pandas 中 BlockManager 的工作机制，我们将抽取一段关键的源码并进行逐行解析。这段代码关注于 BlockManager 类中的 reindex_axis 方法，这是一个用于重新索引数据框架的轴（行或列）的函数。这个方法是理解 Pandas 如何处理轴操作的一个窗口。

def reindex_axis(self, new_index, axis: int, method=None, limit=None, fill_value=None):"""Align self to new_index by filling in missing data for non-matching labels"""new_index = ensure_index(new_index)new_blocks = []for block in self.blocks:new_block = block.reindex_axis(new_index, axis=axis, method=method, limit=limit, fill_value=fill_value)new_blocks.append(new_block)return self.__class__(new_blocks, self.axes[:axis] + [new_index] + self.axes[axis+1:])

逐行解析

函数定义:
```
def reindex_axis(self, new_index, axis: int, method=None, limit=None, fill_value=None):
```
- 定义了 reindex_axis 方法，接受 new_index 作为新的索引，axis 指明操作的轴（0为行，1为列），method、limit 和 fill_value 用于控制重新索引的具体行为。
索引确保:
```
new_index = ensure_index(new_index)
```
- 使用 ensure_index 函数确保 new_index 参数是一个有效的 Pandas 索引对象。这是一个错误处理和类型确保的步骤，避免在后续操作中出现问题。
初始化新的块列表:
```
new_blocks = []
```
- 初始化一个空列表 new_blocks，用于存储经过重新索引后的数据块。
循环处理每个块:
```
for block in self.blocks:
```
- 遍历 BlockManager 中的每一个数据块 block。BlockManager 存储的 blocks 是组成 DataFrame 的基本单元。
重新索引单个块:
```
new_block = block.reindex_axis(new_index, axis=axis, method=method, limit=limit, fill_value=fill_value)
```
- 调用当前块的 reindex_axis 方法，传入新的索引和其他参数，生成一个新的经过重新索引的数据块 new_block。
添加到新块列表:
```
new_blocks.append(new_block)
```
- 将新生成的块 new_block 添加到列表 new_blocks 中。
创建并返回新的 BlockManager:
```
return self.__class__(new_blocks, self.axes[:axis] + [new_index] + self.axes[axis+1:])
```
- 使用更新后的块列表 new_blocks 和更新后的轴列表创建一个新的 BlockManager 对象，并返回。这里通过列表切片和拼接更新了对应的轴。