Python处理大数据的2个神奇操作 - 教程

qwea123 2020-06-04 16:57:33 1538次浏览 0条评论 0 0 0

Python有个处理大数据的库，结合xlrd库，在做一些大数据的处理统计工作的时候很好用，譬如做性能测试，你的结果数据如何统计，python有个库pandas，这个就很擅长做这个工作，这里就讲2个pandas的骚操作。 pandas中groupby、Grouper和agg函数的使用。这2个函数作用类似，都是对数据集中的一类属性进行聚合操作，比如统计一个用户在每个月内的全部花销，统计某个属性的最大、最小、累和、平均等数值。

Python处理大数据的2个神奇操作
统计“ext price”这个属性在每个月的累和（sum）值
import pandas as pd
import collections
df = pd.read_excel("D:/Download/chrome/sample-salesv3.xlsx")

print (df.head(10))

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])

print (df.head(10))

df1 = df.set_index("date").resample("M")['ext price'].sum()

print(df1.head())

Python处理大数据的2个神奇操作
统计每个用户每个月"ext price"这个属性的sum值，利用Grouper
df2 = df.groupby(["name",pd.Grouper(key = "date",freq="M")])["ext price"]
print(df2.head(10))
Python处理大数据的2个神奇操作
Agg
agg函数，它提供基于列的聚合操作。而groupby可以看做是基于行，或者说index的聚合操作。

从实现上看，groupby返回的是一个DataFrameGroupBy结构，这个结构必须调用聚合函数（如sum）之后，才会得到结构为Series的数据结果。

而agg是DataFrame的直接方法，返回的也是一个DataFrame。当然，很多功能用sum、mean等等也可以实现。但是agg更加简洁, 而且传给它的函数可以是字符串，也可以自定义，参数是column对应的子DataFrame

获取"ext price","quantity","unit price"3列的各自的累计值和均值
df3 = df[["ext price","quantity","unit price"]].agg(["sum","mean"])
print(df3.head())
Python处理大数据的2个神奇操作
可以针对不同的列使用不同的聚合函数
df4 = df.agg({"ext price":["sum","mean"],"quantity":["sum","mean"],"unit price":["mean"]})
print(df4.head())
Python处理大数据的2个神奇操作
也可以自定义函数，比如，统计sku中，购买次数最多的产品编号，通过lambda表达式来做。

统计sku中，购买次数最多的产品编号

get_max = lambda x:x.value_counts(dropna=False).index[0]
get_max.name = "most frequent"
df5 = df.agg({"ext price":["sum","mean"],
"quantity":["sum","mean"],
"unit price":["mean"],
"sku":[get_max]
})
print(df5)
Python处理大数据的2个神奇操作
如果希望输出的列按照某个顺序排列，可以使用collections的OrderedDict
agg_dict = {
"ext price":["sum","mean"],
"quantity":["sum","mean"],
"unit price":["mean"],
"sku":[get_max]
}