11个Python Pandas小技巧让你的工作更高效（附代码实例）

当构建模型时，我们可能会去除包含过多缺失值或是全部是缺失值的行。这时可以使用.isnull()和.sum()来计算指定列缺失值的数量。

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame({ 'id': [1,2,3], 'c1':[0,0,np.nan], 'c2': [np.nan,1,1]}) 
df = df[['id', 'c1', 'c2']] 
df['num_nulls'] = df[['c1', 'c2']].isnull().sum(axis=1) 
df.head() 

在SQL中我们可以使用 SELECT * FROM … WHERE ID in (‘A001’,‘C022’, …)来获取含有指定ID的记录。如果你也想在Pandas中做类似的事情，你可以使用：

df_filter = df['ID'].isin(['A001','C022',...]) 
df[df_filter] 

10. 基于分位数分组

面对一列数值，你想将这一列的值进行分组，比如说最前面的5%放入组别一，5-20%放入组别二，20%-50%放入组别三，最后的50%放入组别四。当然，你可以使用pandas.cut，但你也可以使用下面这种选择：

import numpy as np 
cut_points = [np.percentile(df['c'], i) for i in [50, 80, 95]] 
df['group'] = 1 
for i in range(3): 
 df['group'] = df['group'] + (df['c'] < cut_points[i]) 
# or <= cut_points[i] 

这种方法的运行速度很快(并没有使用到apply函数)。

11. to_csv

这又是一个大家都会用的命令。我想在这里列出两个小技巧。首先是

print(df[:5].to_csv()) 

你可以使用这个命令打印出将要输出文件中的前五行记录。

另一个技巧是用来处理整数值和缺失值混淆在一起的情况。如果一列含有缺失值和整数值，那么这一列的数据类型会变成float而不是int。当导出表格时，你可以加上float_format=‘%.0f’以便将所有的浮点数近似成整数。当你想把所有列的输出值都变成整数格式时，就可以使用这个技巧，这样一来你就会告别所有数值后带“.0”的烦恼。

原文标题：

10 PythonPandas tricks that make your work more efficient

原文链接：

https://towardsdatascience.com/10-python-pandas-tricks-that-make-your-work-more-efficient-2e8e483808ba

译者简介

吴振东，法国洛林大学计算机与决策专业硕士。现从事人工智能和大数据相关工作，以成为数据科学家为终生奋斗目标。来自山东济南，不会开挖掘机，但写得了Java、Python和PPT。

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（编辑：核心网）

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