Pandas 與 Xarray 資料轉換、分組及高效運算

– 12 分鐘閱讀

Pandas 是 Python 資料科學領域的核心工具，提供豐富的資料結構與函式，方便進行資料操作、轉換和分析。本文將深入探討 Pandas 的 apply、applymap、eval 等方法，並結合 Numexpr 提升運算效率。同時，也將介紹如何使用 Xarray 處理大規模多維標籤資料，解決 Pandas 在處理此類資料時的效能瓶頸。透過這些技術的整合運用，可以更有效率地進行資料處理與分析，滿足現代資料科學的需求。

使用 map 方法

map 方法可以用來對 Series 中的每個值執行一個函式，並傳回一個新的 Series，其中包含每個結果。以下是使用 map 方法的範例：

import pandas as pd

# 建立一個 Series
a = pd.Series([1, 2, 3], index=["a", "b", "c"])

# 定義一個函式
def superstar(x):
    return '*' + str(x) + '*'

# 使用 map 方法對 Series 中的每個值執行函式
result = a.map(superstar)

print(result)

這個範例會輸出：

a    *1*
b    *2*
c    *3*
dtype: object

如您所見，map 方法對 Series 中的每個值執行了 superstar 函式，並傳回了一個新的 Series，其中包含每個結果。

使用 apply 方法

apply 方法可以用來對 Series 中的每個值執行一個函式，並傳回一個新的 Series，其中包含每個結果。以下是使用 apply 方法的範例：

import pandas as pd

# 建立一個 Series
a = pd.Series([1, 2, 3], index=["a", "b", "c"])

# 定義一個函式
def superstar(x):
    return '*' + str(x) + '*'

# 使用 apply 方法對 Series 中的每個值執行函式
result = a.apply(superstar)

print(result)

這個範例會輸出：

a    *1*
b    *2*
c    *3*
dtype: object

如您所見，apply 方法對 Series 中的每個值執行了 superstar 函式，並傳回了一個新的 Series，其中包含每個結果。

使用 applymap 方法

applymap 方法可以用來對 DataFrame 中的每個值執行一個函式，並傳回一個新的 DataFrame，其中包含每個結果。以下是使用 applymap 方法的範例：

import pandas as pd

# 建立一個 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 定義一個函式
def superstar(x):
    return '*' + str(x) + '*'

# 使用 applymap 方法對 DataFrame 中的每個值執行函式
result = df.applymap(superstar)

print(result)

這個範例會輸出：

     A    B
0  *1*  *4*
1  *2*  *5*
2  *3*  *6*

如您所見，applymap 方法對 DataFrame 中的每個值執行了 superstar 函式，並傳回了一個新的 DataFrame，其中包含每個結果。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[Series] --> B[map]
    B --> C[apply]
    C --> D[applymap]
    D --> E[DataFrame]
    E --> F[結果]

這個圖表展示了使用 map、apply 和 applymap 方法的流程。首先，建立一個 Series，然後使用 map 方法對 Series 中的每個值執行一個函式。接下來，使用 apply 方法對 Series 中的每個值執行一個函式。最後，使用 applymap 方法對 DataFrame 中的每個值執行一個函式，並傳回一個新的 DataFrame，其中包含每個結果。

使用 Pandas 進行資料轉換和分析

Pandas 是一種強大的 Python 函式函式庫，專門用於資料分析和轉換。在本節中，我們將探討如何使用 Pandas 進行資料轉換和分析。

使用 applymap 函式進行元素級別轉換

applymap 函式是用於對 DataFrame 中的每個元素進行轉換。它的作用類似於 map 函式，但適用於 DataFrame。

import pandas as pd

# 建立一個示例 DataFrame
data = {'dia_final': [70, 82, 92, 87],
        'dia_initial': [75, 85, 90, 87],
        'sys_final': [115, 123, 130, 118],
        'sys_initial': [120, 126, 130, 115]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定義一個轉換函式
def superstar(x):
    return f"*{x}*"

# 使用 applymap 函式進行轉換
df_applied = df.applymap(superstar)

print(df_applied)

使用 apply 函式進行列或行級別轉換

apply 函式是用於對 DataFrame 中的每列或每行進行轉換。它的作用類似於 map 函式，但適用於 DataFrame。

# 使用 apply 函式進行列級別轉換
df_applied_column = df.apply(superstar, axis=0)

print(df_applied_column)

結果

使用 applymap 函式進行元素級別轉換的結果如下：

  dia_final dia_initial sys_final sys_initial
0      *70*        *75*     *115*       *120*
1      *82*        *85*     *123*       *126*
2      *92*        *90*     *130*       *130*
3      *87*        *87*     *118*       *115*

使用 apply 函式進行列級別轉換的結果如下：

dia_final    *70* *82* *92* *87*
dia_initial  *75* *85* *90* *87*
sys_final     *115* *123* *130* *118*
sys_initial   *120* *126* *130* *115*

圖表翻譯

以下是使用 Mermaid 圖表展示轉換過程：

  flowchart TD
    A[原始資料] --> B[applymap 函式]
    B --> C[轉換後資料]
    C --> D[apply 函式]
    D --> E[轉換後資料]

圖表翻譯

此圖表展示了使用 applymap 函式和 apply 函式進行資料轉換的過程。原始資料透過 applymap 函式進行元素級別轉換，然後透過 apply 函式進行列級別轉換，最終得到轉換後的資料。

使用Pandas和Numexpr進行高效資料運算

Pandas是一個強大的資料分析函式庫，提供了高效的資料運算功能。其中，apply()方法可以對資料框架（DataFrame）中的每一行或每一列進行自定義的運算。以下是一個示例：

import pandas as pd

# 建立一個示例資料框架
data = {
    'sys_final': [70, 82, 92, 87],
    'sys_initial': [75, 85, 90, 87]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定義一個自定義的運算函式
def superstar(row):
    return row['sys_final'] - row['sys_initial']

# 對資料框架中的每一行進行運算
result = df.apply(superstar, axis=1)

print(result)

此外，Pandas還提供了eval()方法，可以使用Numexpr風格的表示式進行高效的資料運算。以下是一個示例：

import pandas as pd

# 建立一個示例資料框架
data = {
    'sys_final': [70, 82, 92, 87],
    'sys_initial': [75, 85, 90, 87]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用eval()方法進行資料運算
result = df.eval("sys_final - sys_initial")

print(result)

這兩種方法都可以用來進行高效的資料運算，但是eval()方法更為方便和高效。

內容解密：

  • apply()方法可以對資料框架中的每一行或每一列進行自定義的運算。
  • eval()方法可以使用Numexpr風格的表示式進行高效的資料運算。
  • axis=1引數指定對資料框架中的每一行進行運算。
  • eval()方法可以使用字串形式的表示式進行資料運算。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料框架] --> B[apply()方法]
    B --> C[自定義運算]
    C --> D[結果]
    A --> E[eval()方法]
    E --> F[Numexpr風格表示式]
    F --> D

圖表翻譯：

此圖表展示了使用apply()方法和eval()方法進行資料運算的流程。資料框架可以使用apply()方法進行自定義的運算，也可以使用eval()方法進行高效的資料運算。兩種方法都可以得到結果。

使用 Pandas 進行資料分析

Pandas 是一種強大的資料分析工具，提供了多種功能來處理和分析資料。在本節中，我們將探討如何使用 Pandas 進行資料分析，包括建立新欄位、分組、聚合和轉換資料。

建立新欄位

使用 Pandas 的 eval 方法，可以建立新欄位並將其新增到現有的 DataFrame 中。例如，假設我們有一個 DataFrame df，其中包含了血壓的初始和最終值，我們可以建立一個新欄位 sys_delta 來計算血壓的變化：

df.eval("sys_delta = sys_final - sys_initial", inplace=False)

這將建立一個新欄位 sys_delta，其中包含了血壓的變化值。

分組、聚合和轉換

Pandas 提供了多種方法來分組、聚合和轉換資料。例如，假設我們有一個 DataFrame df，其中包含了病人的資料，包括血壓的初始和最終值，以及是否接受了治療，我們可以分組病人按照是否接受了治療，並計算血壓的變化：

patients = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"]
columns = {
    "sys_initial": [120, 126, 130, 115, 150, 117],
    "dia_initial": [75, 85, 90, 87, 90, 74],
    "sys_final": [115, 123, 130, 118, 130, 121],
    "dia_final": [70, 82, 92, 87, 85, 74],
    "drug_admst": [True, True, True, True, False, False]
}
df = pd.DataFrame(columns, index=patients)

# 分組病人按照是否接受了治療
grouped_df = df.groupby("drug_admst")

# 計算血壓的變化
sys_delta = grouped_df["sys_final"].mean() - grouped_df["sys_initial"].mean()

這將計算出接受了治療和未接受治療的病人血壓的變化值。

資料轉換

Pandas 提供了多種方法來轉換資料。例如，假設我們有一個 DataFrame df，其中包含了病人的資料，包括血壓的初始和最終值，我們可以轉換資料來計算血壓的變化：

# 轉換資料來計算血壓的變化
df["sys_delta"] = df["sys_final"] - df["sys_initial"]

這將建立一個新欄位 sys_delta，其中包含了血壓的變化值。

使用 Pandas 進行資料分組分析

在進行資料分析時，經常需要根據特定的欄位將資料分組，以便進行進一步的統計或分析。在 Python 中，Pandas函式庫提供了強大的資料分組功能，讓我們可以輕鬆地實作這一需求。

使用 groupby 方法

Pandas 的 groupby 方法允許我們根據一個或多個欄位將資料分組。以下是基本的使用方法：

import pandas as pd

# 建立一個示例 DataFrame
data = {
    'drug_admst': [False, False, True, True],
    'dia_final': [85, 74, 90, 80],
    'dia_initial': [90, 74, 100, 85],
    'sys_final': [130, 121, 140, 135],
    'sys_initial': [150, 117, 160, 145]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 groupby 方法分組
grouped = df.groupby('drug_admst')

# 迭代分組
for value, group in grouped:
    print("Value: {}".format(value))
    print("Group DataFrame:")
    print(group)

在這個例子中，我們根據 drug_admst 欄位將資料分組。groupby 方法傳回一個 DataFrameGroupBy 物件，我們可以迭代這個物件來取得每個分組的 DataFrame。

分組後的資料操作

一旦我們得到了分組後的 DataFrame，就可以進行進一步的資料操作，例如計算平均值、標準差等。

# 計算每個分組的平均值
mean_values = grouped.mean()
print(mean_values)

這會輸出每個分組的平均值。

結合多個欄位進行分組

如果需要根據多個欄位進行分組，可以傳入一個列表到 groupby 方法中。

# 根據多個欄位進行分組
grouped = df.groupby(['drug_admst', 'dia_initial'])

這會根據 drug_admst 和 dia_initial 欄位進行分組。

資料分組與聚合分析

在資料分析中，分組（Grouping）是一種常見的技術，尤其是在處理大型資料集時。使用 Pandas 的 groupby 方法，可以根據指定的欄位將資料分組，並對每個分組進行聚合分析。

資料分組

以下是一個示例資料集，包含四個欄位：dia_final、dia_initial、drug_admst 和 sys_final、sys_initial：

dia_finaldia_initialdrug_admstsys_finalsys_initial
a7075True115120
b8285True123126
c9290True130130
d8787True118115

聚合分析

使用 groupby 方法，可以根據 drug_admst 欄位將資料分組，並對每個分組進行聚合分析。例如，計算每個分組的平均值、最大值或標準差。

import pandas as pd
import numpy as np

# 建立示例資料集
data = {
    'dia_final': [70, 82, 92, 87],
    'dia_initial': [75, 85, 90, 87],
    'drug_admst': [True, True, True, True],
    'sys_final': [115, 123, 130, 118],
    'sys_initial': [120, 126, 130, 115]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 分組並計算平均值
grouped_df = df.groupby('drug_admst').agg(np.mean)

print(grouped_df)

輸出結果：

dia_finaldia_initialsys_finalsys_initial
drug_admst
FalseNaNNaNNaNNaN
True82.7584.25121.5122.75

在上述範例中，使用 groupby 方法將資料分組，並計算每個分組的平均值。結果是一個新的 DataFrame，包含每個分組的平均值。

方法鏈（Method Chaining）

Pandas 的方法鏈（Method Chaining）功能允許您連結多個方法，建立更複雜的資料分析工作流程。例如，計算每個分組的平均值和標準差：

grouped_df = df.groupby('drug_admst').agg([np.mean, np.std])

這個方法鏈首先將資料分組，然後計算每個分組的平均值和標準差。

資料處理與分析

在資料分析中，常會遇到需要對資料進行分組（groupby）和轉換（transform）的情況。分組是指根據某個欄位或條件將資料分成多個群組，而轉換則是指對每個群組進行某種操作，例如填充缺失值或計算平均值。

分組和轉換

Pandas 的 groupby 方法可以用來分組資料，然後可以使用 transform 方法對每個群組進行轉換。例如，假設我們有一個資料集，其中包含一些缺失值，我們可以使用 transform 方法將缺失值替換為每個群組的平均值。

import pandas as pd
import numpy as np

# 建立一個樣本資料集
data = {
    'drug_admst': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'],
    'sys_initial': [120, 125, 130, 135, 140, 145],
    'dia_initial': [70, 75, 80, 85, 90, 95]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 將某些值設為缺失值
df.loc[df['drug_admst'] == 'a', 'sys_initial'] = np.nan

# 使用 transform 將缺失值替換為每個群組的平均值
df['sys_initial'] = df.groupby('drug_admst')['sys_initial'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

print(df)

合併資料

在資料分析中，常會遇到需要合併多個資料表的情況。Pandas 的 merge 方法可以用來合併兩個資料表。例如，假設我們有一個資料表包含病人資料，另一個資料表包含醫院資料，我們可以使用 merge 方法將這兩個資料表合併起來。

# 建立兩個樣本資料表
hospitals = pd.DataFrame({
    'name': ['City 1', 'City 2', 'City 3'],
    'address': ['Address 1', 'Address 2', 'Address 3']
})

patients = pd.DataFrame({
    'patient_id': [1, 2, 3],
    'hospital_name': ['City 1', 'City 2', 'City 3'],
    'measurement': [100, 200, 300]
})

# 合併兩個資料表
merged_df = pd.merge(patients, hospitals, left_on='hospital_name', right_on='name')

print(merged_df)

圖表視覺化

圖表視覺化是資料分析中的一個重要步驟。Pandas 的 plot 方法可以用來建立各種圖表。例如，假設我們有一個資料表包含病人資料，我們可以使用 plot 方法建立一個直方圖來展示病人的分佈。

  flowchart TD
    A[資料表] --> B[分組]
    B --> C[轉換]
    C --> D[合併]
    D --> E[圖表視覺化]
    E --> F[結果]

圖表翻譯：

上述的流程圖展示了資料分析的步驟，從資料表開始，進行分組和轉換，然後合併資料，最後進行圖表視覺化，得到最終的結果。這個流程圖可以幫助我們瞭解資料分析的過程和各個步驟之間的關係。

效率高的資料合併與查詢

在進行資料分析時，高效的資料合併和查詢是非常重要的。尤其是在處理大型資料集時，能夠快速地合併和查詢資料對於分析結果的準確性和效率有著直接的影響。

使用Python和Pandas進行資料合併

Pandas是一個強大的Python函式庫，提供了高效的資料結構和資料分析工具。它允許你以簡單的方式進行資料合併和查詢。以下是一個簡單的例子：

import pandas as pd

# 定義醫院資料
hospitals = pd.DataFrame({
    "hospital_id": ["H1", "H2", "H3"],
    "city": ["City 1", "City 2", "City 3"],
    "address": ["Address 1", "Address 2", "Address 3"]
}, index=["H1", "H2", "H3"])

# 定義病人資料
hospital_id = ["H1", "H2", "H2", "H3", "H3", "H3"]
df = pd.DataFrame({
    "hospital_id": hospital_id
})

# 使用Pandas進行資料合併
cities = hospitals.loc[df['hospital_id'], "city"]
print(cities)

這個例子展示瞭如何使用Pandas的loc方法來合併資料。這種方法可以高效地查詢和合併資料。

高階資料合併

Pandas還提供了更高階的資料合併方法，例如使用join方法。這個方法可以根據共同的欄位（例如hospital_id）來合併兩個資料框架。

# 定義醫院資料
hospitals = pd.DataFrame({
    "hospital_id": ["H1", "H2", "H3"],
    "city": ["City 1", "City 2", "City 3"],
    "address": ["Address 1", "Address 2", "Address 3"]
}, index=["H1", "H2", "H3"])

# 定義病人資料
hospital_id = ["H1", "H2", "H2", "H3", "H3", "H3"]
df = pd.DataFrame({
    "hospital_id": hospital_id
})

# 使用Pandas的join方法進行資料合併
result = df.join(hospitals, on='hospital_id')
print(result)

這個例子展示瞭如何使用Pandas的join方法來合併資料。這種方法可以高效地合併資料，並且可以根據共同的欄位來合併資料。

效率高的資料查詢

Pandas還提供了高效的資料查詢方法，例如使用loc方法。這個方法可以高效地查詢資料，並且可以根據條件來查詢資料。

# 定義醫院資料
hospitals = pd.DataFrame({
    "hospital_id": ["H1", "H2", "H3"],
    "city": ["City 1", "City 2", "City 3"],
    "address": ["Address 1", "Address 2", "Address 3"]
}, index=["H1", "H2", "H3"])

# 定義病人資料
hospital_id = ["H1", "H2", "H2", "H3", "H3", "H3"]
df = pd.DataFrame({
    "hospital_id": hospital_id
})

# 使用Pandas的loc方法進行資料查詢
cities = hospitals.loc[df['hospital_id'], "city"]
print(cities)

這個例子展示瞭如何使用Pandas的loc方法來查詢資料。這種方法可以高效地查詢資料，並且可以根據條件來查詢資料。

使用 xarray 處理多維標籤資料

在前面的章節中，我們討論了使用 pandas 處理標籤資料的方法。然而，當我們面臨大規模的多維標籤資料時，pandas 的效能可能會受到影響。為瞭解決這個問題，我們可以使用 xarray，一個結合了 NumPy 和 pandas 優點的函式庫。

xarray 是一個高效能的標籤資料函式庫，允許我們輕鬆地處理多維資料。它提供了許多優點，包括：

  • 支援多維資料：xarray 可以處理多維資料，包括時間序列資料、空間資料等。
  • 高效能：xarray 的效能遠超過 pandas，尤其是在處理大規模資料時。
  • 簡單易用：xarray 的 API 設計簡單易用，讓我們可以快速地開始使用。

從資料處理效能最佳化的角度來看，本文深入探討了Pandas的map、apply、applymap方法以及eval函式，並比較了apply和eval在資料運算效率上的差異，同時也闡述瞭如何利用這些方法進行資料轉換、分組、聚合和合併。分析顯示，eval函式在處理大量資料時，藉助Numexpr的向量化運算，效能顯著優於apply方法。然而，apply方法在處理需要逐行或逐列進行複雜邏輯運算的場景下，仍具有其獨特的優勢。此外，文章也點出了Pandas在處理大規模多維資料時的效能瓶頸，並引入了xarray作為解決方案，展現了其在處理複雜資料結構上的優勢。對於追求極致效能的資料科學家而言，需要根據實際情況選擇合適的工具和方法。展望未來，隨著資料量的持續增長，預計xarray等專為大規模資料處理設計的工具將扮演越來越重要的角色，而Pandas的功能也將持續進化，以更好地滿足日益增長的資料處理需求。玄貓認為，深入理解不同工具的優缺點，並根據實際情況靈活運用，是提升資料處理效能的關鍵。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。