1. 引言

Pandas是一個開源的Python資料分析庫。Pandas把結構化資料分為了三類：

• Series，1維序列，可視作為沒有column名的、只有一個column的DataFrame；
• DataFrame，同Spark SQL中的DataFrame一樣，其概念來自於R語言，為多column並schema化的2維結構化資料，可視作為Series的容器（container）；
• Panel，為3維的結構化資料，可視作為DataFrame的容器；

DataFrame較為常見，因此本文主要討論內容將為DataFrame。DataFrame的生成可通過讀取純文字、Json等資料來生成，亦可以通過Python物件來生成：

import pandas as pd
import numpy as np


df = pd.DataFrame({'total_bill': [16.99, 10.34, 23.68, 23.68, 24.59],
                   'tip': [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61],
                   'sex': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']})

對於DataFrame，我們可以看到其固有屬性：

# data type of columns
df.dtypes
# indexes
df.index
# return pandas.Index
df.columns
# each row, return array[array]
df.values
# a tuple representing the dimensionality of df
df.shape
 

• .index，為行索引
• .columns，為列名稱（label）
• .dtype，為列資料型別

2. SQL操作

官方Doc給出了部分SQL的Pandas實現，在此基礎上本文給出了一些擴充說明。以下內容基於Python 2.7 + Pandas 0.18.1的版本。

select

SQL中的select是根據列的名稱來選取；Pandas則更為靈活，不但可根據列名稱選取，還可以根據列所在的position選取。相關函式如下：

• loc，基於列label，可選取特定行（根據行index）；
• iloc，基於行/列的position；

df.loc[1:3, ['total_bill', 'tip']]
df.loc[1:3, 'tip': 'total_bill']
df.iloc[1:3, [1, 2]]
df.iloc[1:3, 1: 3]
 

• at，根據指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素；
• iat，與at類似，不同的是根據position來定位的；

df.at[3, 'tip']
df.iat[3, 1]

• ix，為loc與iloc的混合體，既支援label也支援position；

df.ix[1:3, [1, 2]]
df.ix[1:3, ['total_bill', 'tip']]

此外，有更為簡潔的行/列選取方式：

df[1: 3]
df[['total_bill', 'tip']]
# df[1:2, ['total_bill', 'tip']]  # TypeError: unhashable type

where

Pandas實現where filter，較為常用的辦法為df[df[colunm] boolean expr]，比如：

df[df['sex'] == 'Female']
df[df['total_bill'] > 20]

# or
df.query('total_bill > 20')

在where子句中常常會搭配and, or, in, not關鍵詞，Pandas中也有對應的實現：

# and
df[(df['sex'] == 'Female') & (df['total_bill'] > 20)]
# or
df[(df['sex'] == 'Female') | (df['total_bill'] > 20)]
# in
df[df['total_bill'].isin([21.01, 23.68, 24.59])]
# not
df[-(df['sex'] == 'Male')]
df[-df['total_bill'].isin([21.01, 23.68, 24.59])]
# string function
df = df[(-df['app'].isin(sys_app)) & (-df.app.str.contains('^微信\d+$'))]

對where條件篩選後只有一行的dataframe取其中某一列的值，其兩種實現方式如下：

total = df.loc[df['tip'] == 1.66, 'total_bill'].values[0]
total = df.get_value(df.loc[df['tip'] == 1.66].index.values[0], 'total_bill')

distinct

df.drop_duplicates(subset=['sex'], keep='first', inplace=True)

包含引數：

• subset，為選定的列做distinct，預設為所有列；
• keep，值選項{'first', 'last', False}，保留重複元素中的第一個、最後一個，或全部刪除；
• inplace ，預設為False，返回一個新的dataframe；若為True，則返回去重後的原dataframe

group

group一般會配合合計函式（Aggregate functions）使用，比如：count、avg等。Pandas對合計函式的支援有限，有count和size函式實現SQL的count：

df.groupby('sex').size()
df.groupby('sex').count()
df.groupby('sex')['tip'].count()

對於多合計函式，

select sex, max(tip), sum(total_bill) as total
from tips_tb
group by sex;

實現在agg()中指定dict：

df.groupby('sex').agg({'tip': np.max, 'total_bill': np.sum})

# count(distinct **)
df.groupby('tip').agg({'sex': pd.Series.nunique})

as

SQL中使用as修改列的別名，Pandas也支援這種修改：

# first implementation
df.columns = ['total', 'pit', 'xes']
# second implementation
df.rename(columns={'total_bill': 'total', 'tip': 'pit', 'sex': 'xes'}, inplace=True)

其中，第一種方法的修改是有問題的，因為其是按照列position逐一替換的。因此，我推薦第二種方法。

join

Pandas中join的實現也有兩種：

# 1.
df.join(df2, how='left'...)

# 2. 
pd.merge(df1, df2, how='left', left_on='app', right_on='app')

第一種方法是按DataFrame的index進行join的，而第二種方法才是按on指定的列做join。Pandas滿足left、right、inner、full outer四種join方式。

order

Pandas中支援多列order，並可以調整不同列的升序/降序，有更高的排序自由度：

df.sort_values(['total_bill', 'tip'], ascending=[False, True])

top

對於全域性的top：

df.nlargest(3, columns=['total_bill'])

對於分組top，MySQL的實現（採用自join的方式）：

select a.sex, a.tip
from tips_tb a
where (
    select count(*)
    from tips_tb b
    where b.sex = a.sex and b.tip > a.tip
) < 2
order by a.sex, a.tip desc;

Pandas的等價實現，思路與上類似：

# 1.
df.assign(rn=df.sort_values(['total_bill'], ascending=False)
          .groupby('sex')
          .cumcount()+1)\
    .query('rn < 3')\
    .sort_values(['sex', 'rn'])
    
# 2.
df.assign(rn=df.groupby('sex')['total_bill']
          .rank(method='first', ascending=False)) \
    .query('rn < 3') \
    .sort_values(['sex', 'rn'])

replace

replace函式提供對dataframe全域性修改，亦可通過where條件進行過濾修改（搭配loc）：

# overall replace
df.replace(to_replace='Female', value='Sansa', inplace=True)

# dict replace
df.replace({'sex': {'Female': 'Sansa', 'Male': 'Leone'}}, inplace=True)

# replace on where condition 
df.loc[df.sex == 'Male', 'sex'] = 'Leone'

自定義

除了上述SQL操作外，Pandas提供對每列/每一元素做自定義操作，為此而設計以下三個函式：

• map(func)，為Series的函式，DataFrame不能直接呼叫，需取列後再呼叫；
• apply(func)，對DataFrame中的某一行/列進行func操作；
• applymap(func)，為element-wise函式，對每一個元素做func操作

df['tip'].map(lambda x: x - 1)
df[['total_bill', 'tip']].apply(sum)
df.applymap(lambda x: x.upper() if type(x) is str else x)

3. 實戰

環比增長

現有兩個月APP的UV資料，要得到月UV環比增長；該操作等價於兩個Dataframe left join後按指定列做減操作：

def chain(current, last):
    df1 = pd.read_csv(current, names=['app', 'tag', 'uv'], sep='\t')
    df2 = pd.read_csv(last, names=['app', 'tag', 'uv'], sep='\t')
    df3 = pd.merge(df1, df2, how='left', on='app')
    df3['uv_y'] = df3['uv_y'].map(lambda x: 0.0 if pd.isnull(x) else x)
    df3['growth'] = df3['uv_x'] - df3['uv_y']
    return df3[['app', 'growth', 'uv_x', 'uv_y']].sort_values(by='growth', ascending=False)

差集

對於給定的列，一個Dataframe過濾另一個Dataframe該列的值；相當於集合的差集操作：

def difference(left, right, on):
    """
    difference of two dataframes
    :param left: left dataframe
    :param right: right dataframe
    :param on: join key
    :return: difference dataframe
    """
    df = pd.merge(left, right, how='left', on=on)
    left_columns = left.columns
    col_y = df.columns[left_columns.size]
    df = df[df[col_y].isnull()]
    df = df.ix[:, 0:left_columns.size]
    df.columns = left_columns
    return df