Pandas Polars 資料框架高效轉換

– 15 分鐘閱讀

在資料科學領域，Pandas 和 Polars 都是常用的資料處理函式庫，Pandas 以其豐富的功能和易用性而聞名，而 Polars 則以其高效能和平行處理能力而備受關注。瞭解如何在 Pandas 和 Polars 之間進行資料框架轉換，對於提升資料處理效率至關重要。本文將詳細介紹 Pandas 和 Polars 資料框架的互轉方法，並探討一些常見的資料修改技巧。利用 pl.from_pandas() 和 to_pandas() 函式，我們可以輕鬆地在 Pandas 和 Polars 的 DataFrame 和 Series 之間進行轉換，方便在不同情境下選擇最合適的工具。

Pandas與Polars的資料框架轉換

首先，我們需要匯入必要的函式庫：

import pandas as pd
import polars as pl

假設我們有一個Pandas的DataFrame df_pandas，我們可以使用 pl.from_pandas() 函式將其轉換為Polars的DataFrame：

df_polars = pl.from_pandas(df_pandas)

相反，如果我們有一個Polars的DataFrame df_polars，我們可以使用 df_polars.to_pandas() 方法將其轉換為Pandas的DataFrame：

df_pandas = df_polars.to_pandas()

Pandas與Polars的系列轉換

同樣地，假設我們有一個Pandas的Series series_pandas，我們可以使用 pl.from_pandas() 函式將其轉換為Polars的Series：

series_polars = pl.from_pandas(series_pandas)

而如果我們有一個Polars的Series series_polars，我們可以使用 series_polars.to_pandas() 方法將其轉換為Pandas的Series：

series_pandas = series_polars.to_pandas()

修改資料框架和系列

在轉換資料結構後，我們可能需要對資料進行修改。無論是Pandas還是Polars，都提供了豐富的方法來修改資料框架和系列。例如，我們可以使用Pandas的 loc 屬性來修改DataFrame中的特定值：

df_pandas.loc[0, 'A'] = 10

或者使用Polars的 with_column 方法來修改DataFrame中的列：

df_polars = df_polars.with_column(pl.col("A").alias("new_A"))

對於系列，修改方法也非常類別似。以下是使用Pandas修改系列的例子：

series_pandas.iloc[0] = 20

而使用Polars修改系列的例子如下：

series_polars = series_polars.alias("new_series")

內容解密：

  • pl.from_pandas() 和 to_pandas() 方法是實作Pandas和Polars之間資料框架和系列轉換的關鍵。
  • 修改資料框架和系列時，需要注意索引和列名的正確性，以避免出現錯誤。
  • Pandas和Polars都提供了強大的資料操作功能，包括篩選、分組、排序等，可以根據具體需求選擇適合的方法。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[Pandas DataFrame] -->|pl.from_pandas()|> B[Polars DataFrame]
    B -->|to_pandas()|> A
    C[Pandas Series] -->|pl.from_pandas()|> D[Polars Series]
    D -->|to_pandas()|> C

圖表翻譯：

此圖表展示了Pandas和Polars之間的資料框架和系列轉換過程。透過 pl.from_pandas() 函式，可以將Pandas的DataFrame或Series轉換為Polars的對應結構。反之，透過 to_pandas() 方法，可以將Polars的DataFrame或Series轉換回Pandas的對應結構。這些轉換方法使得在不同資料分析任務中靈活地切換 между Pandas和Polars成為可能。

修改Pandas DataFrame和Polars Series

在這個例子中，我們將探討如何修改Pandas DataFrame和Polars Series。首先，讓我們建立一個Pandas DataFrame和一個Polars Series。

建立Pandas DataFrame和Polars Series

import pandas as pd
import polars as pl

# 建立Pandas DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 建立Polars Series
s = pl.Series([1, 2, 3, 4, 5])

修改Pandas DataFrame

現在，讓我們修改Pandas DataFrame。假設我們想要將’A’列的值加倍。

# 修改Pandas DataFrame
df['A'] = df['A'] * 2
print(df)

輸出：

   A   B
0  2   6
1  4   7
2  6   8
3  8   9
4  10  10

修改Polars Series

接下來，讓我們修改Polars Series。假設我們想要將Series的值加倍。

# 修改Polars Series
s = s * 2
print(s)

輸出：

shape: (5,)
Series: '' [i64]
[
    2
    4
    6
    8
    10
]

合併修改後的Pandas DataFrame和Polars Series

最後，讓我們合併修改後的Pandas DataFrame和Polars Series。

# 合併修改後的Pandas DataFrame和Polars Series
df['C'] = s.to_pandas()
print(df)

輸出：

   A   B   C
0  2   6   2
1  4   7   4
2  6   8   6
3  8   9   8
4  10  10  10

內容解密：

  • 我們首先建立了一個Pandas DataFrame和一個Polars Series。
  • 接著，我們分別修改了Pandas DataFrame和Polars Series。
  • 最後，我們合併了修改後的Pandas DataFrame和Polars Series。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[建立Pandas DataFrame] --> B[修改Pandas DataFrame]
    B --> C[建立Polars Series]
    C --> D[修改Polars Series]
    D --> E[合併修改後的Pandas DataFrame和Polars Series]

此圖表展示了我們如何建立、修改和合併Pandas DataFrame和Polars Series。

資料結構與轉換

在資料科學中，瞭解不同資料結構之間的轉換是非常重要的。Polars 是一種快速、平行且能夠處理大型資料集的 Rust 資料框架。它提供了高效的資料操作和分析功能。

Polars DataFrame

Polars 的 DataFrame 是一個二維的資料結構，類別似於 Pandas 的 DataFrame，但具有更高的效率和平行處理能力。以下是建立一個簡單的 Polars DataFrame 的範例：

use polars::prelude::*;

fn main() {
    let s1 = Series::new("A", [1, 2, 3, 4].as_ref());
    let s2 = Series::new("B", [6, 7, 8, 9].as_ref());
    let s3 = Series::new("C", [1, 2, 3, 4].as_ref());

    let df = DataFrame::new(vec![s1, s2, s3]).unwrap();
    println!("{:?}", df);
}

這個範例建立了一個包含三列（A、B、C）的 DataFrame，每列都有一個 Series 物件。

資料轉換

Polars 支援多種資料轉換方法，包括選擇特定列、篩選資料、分組聚合等。以下是選擇特定列的範例：

use polars::prelude::*;

fn main() {
    let s1 = Series::new("A", [1, 2, 3, 4].as_ref());
    let s2 = Series::new("B", [6, 7, 8, 9].as_ref());
    let s3 = Series::new("C", [1, 2, 3, 4].as_ref());

    let df = DataFrame::new(vec![s1, s2, s3]).unwrap();
    let selected_df = df.column("A").unwrap().to_frame();
    println!("{:?}", selected_df);
}

這個範例選擇了名為 “A” 的列，並將其轉換為一個新的 DataFrame。

Modified Polars DataFrame

在前面的範例中，我們建立了一個 Polars DataFrame，並對其進行了修改。以下是修改後的 DataFrame：

shape: (5, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ A ┆ B ┆ C │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 1 ┆ 6 ┆ 1 │
│ 2 ┆ 7 ┆ 2 │
│ 3 ┆ 8 ┆ 3 │
│ 4 ┆ 9 ┆ 4 │

這個 DataFrame 包含三列（A、B、C），每列都有一個 Series 物件。

內容解密：

在這個範例中，我們建立了一個 Polars DataFrame，並對其進行了修改。DataFrame 的 shape 是 (5, 3)，表示它包含 5 行和 3 列。每列都有一個 Series 物件，分別是 A、B 和 C。這些 Series 物件包含整數值，分別是 i64 型別。

圖表翻譯：

以下是使用 Mermaid 圖表語言描述 DataFrame 的結構：

  graph LR
    A[i64] -->|包含|> DataFrame
    B[i64] -->|包含|> DataFrame
    C[i64] -->|包含|> DataFrame
    DataFrame -->|shape: (5, 3)|> 結構

這個圖表描述了 DataFrame 的結構，包括它包含三列（A、B、C），每列都有一個 Series 物件，分別是 i64 型別。DataFrame 的 shape 是 (5, 3)，表示它包含 5 行和 3 列。

散佈圖的建立：Seaborn 和 Matplotlib 的比較

在資料視覺化中，散佈圖是一種常見的工具，能夠幫助我們瞭解兩個變數之間的關係。在 Python 中，Seaborn 和 Matplotlib 是兩個流行的資料視覺化函式庫，它們都能夠用來建立散佈圖。下面，我們將比較這兩個函式庫的語法和功能，同時提供一個示例程式碼來展示如何使用它們建立散佈圖。

Seaborn 散佈圖

Seaborn 是根據 Matplotlib 的一個高階別的視覺化函式庫，它提供了一個簡單且直觀的方式來建立美麗且資訊豐富的統計圖形。要使用 Seaborn 建立一個散佈圖，你可以使用 sns.scatterplot() 函式。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 設定隨機種子以確保結果的一致性
np.random.seed(0)

# 生成隨機資料
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 使用 Seaborn 建立散佈圖
sns.scatterplot(x=x, y=y)

# 顯示圖形
plt.show()

Matplotlib 散佈圖

Matplotlib 是一個更底層的視覺化函式庫，提供了更多的自定義選項。要使用 Matplotlib 建立一個散佈圖，你可以使用 plt.scatter() 函式。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 設定隨機種子以確保結果的一致性
np.random.seed(0)

# 生成隨機資料
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 使用 Matplotlib 建立散佈圖
plt.scatter(x, y)

# 顯示圖形
plt.show()

比較 Seaborn 和 Matplotlib

雖然 Seaborn 和 Matplotlib 都能夠用來建立散佈圖，但它們在語法和功能上有一些差異。Seaborn 的 sns.scatterplot() 函式提供了一個簡單且直觀的方式來建立散佈圖，並且自動處理了一些細節，如軸標題和圖例。Matplotlib 的 plt.scatter() 函式則提供了更多的自定義選項，但需要手動設定一些細節。

在選擇 Seaborn 和 Matplotlib 之間時，應該根據你的具體需求和個人偏好進行選擇。如果你需要快速建立一個簡單的散佈圖，Seaborn 可能是一個更好的選擇。如果你需要更多的自定義選項和控制權，Matplotlib 可能是一個更好的選擇。

圖表翻譯：

以上程式碼展示瞭如何使用 Seaborn 和 Matplotlib 建立散佈圖。Seaborn 的 sns.scatterplot() 函式提供了一個簡單且直觀的方式來建立散佈圖，而 Matplotlib 的 plt.scatter() 函式則提供了更多的自定義選項。透過這些示例，你可以瞭解如何使用這兩個函式庫來建立散佈圖，並根據你的具體需求選擇最適合的函式庫。

使用Seaborn和Matplotlib建立散點圖

在Python中，Seaborn和Matplotlib是兩個非常流行的資料視覺化函式庫。這兩個函式庫都可以用來建立散點圖，但它們的語法和功能有一些不同。

Seaborn散點圖

Seaborn是一個根據Matplotlib的高階視覺化函式庫，它提供了一個簡單而強大的方式來建立視覺化圖表。下面是使用Seaborn建立一個簡單的散點圖的例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 建立一些示例資料
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 建立散點圖
plt.figure(figsize=(6, 3))
sns.scatterplot(x=x, y=y, color='blue', label='Seaborn')

# 設定標題和軸標籤
plt.title('Seaborn 散點圖')
plt.xlabel('X 軸')
plt.ylabel('Y 軸')

# 顯示圖表
plt.show()

這段程式碼會建立一個簡單的散點圖，使用Seaborn的scatterplot函式。

Matplotlib散點圖

Matplotlib是一個更低階別的視覺化函式庫，它提供了一個更靈活的方式來建立視覺化圖表。下面是使用Matplotlib建立一個簡單的散點圖的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 建立一些示例資料
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 建立散點圖
plt.figure(figsize=(6, 3))
plt.scatter(x, y, color='red', label='Matplotlib')

# 設定標題和軸標籤
plt.title('Matplotlib 散點圖')
plt.xlabel('X 軸')
plt.ylabel('Y 軸')

# 顯示圖表
plt.show()

這段程式碼會建立一個簡單的散點圖，使用Matplotlib的scatter函式。

比較Seaborn和Matplotlib

Seaborn和Matplotlib都可以用來建立散點圖，但它們的語法和功能有一些不同。Seaborn提供了一個更簡單而強大的方式來建立視覺化圖表，而Matplotlib提供了一個更靈活的方式來建立視覺化圖表。

內容解密：

  • sns.scatterplot函式用於建立Seaborn散點圖。
  • plt.scatter函式用於建立Matplotlib散點圖。
  • color引數用於設定散點圖的顏色。
  • label引數用於設定散點圖的標籤。
  • plt.title函式用於設定圖表的標題。
  • plt.xlabel和plt.ylabel函式用於設定軸標籤。

圖表翻譯：

此圖顯示了使用Seaborn和Matplotlib建立的兩個散點圖。左側的圖表是使用Seaborn建立的，右側的圖表是使用Matplotlib建立的。兩個圖表都顯示了相同的資料，但使用了不同的函式庫和語法來建立。

解決NumPy陣列串接錯誤

當您嘗試串接兩個NumPy陣列時，可能會遇到ValueError: all the input arrays must have the same number of dimensions的錯誤。這個錯誤通常發生在您試圖串接具有不同維度的陣列時。

錯誤範例

以下是錯誤範例：

import numpy as np

# 陣列
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([7, 8, 9])

# 串接沿著列軸
result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
print(result)

這個範例會產生ValueError: all the input arrays must have the same number of dimensions的錯誤，因為arr1具有2個維度，而arr2具有1個維度。

解決方案

為瞭解決這個問題，您需要確保兩個陣列具有相同的維度。您可以使用np.reshape()函式來重塑arr2的維度，以匹配arr1的維度。

以下是正確的範例：

import numpy as np

# 陣列
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([7, 8, 9])

# 重塑arr2的維度
arr2_reshaped = np.reshape(arr2, (1, 3))

# 串接沿著列軸
result = np.concatenate((arr1, arr2_reshaped), axis=0)
print(result)

這個範例會輸出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
內容解密：
  • np.concatenate()函式用於串接多個陣列。
  • axis=0引數指定串接沿著列軸。
  • np.reshape()函式用於重塑陣列維度。
  • arr2_reshaped變數儲存重塑後的arr2陣列。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[定義陣列]
    B --> C[檢查維度]
    C --> D[重塑維度]
    D --> E[串接陣列]
    E --> F[輸出結果]

這個流程圖描述瞭解決NumPy陣列串接錯誤的步驟。首先，定義陣列，然後檢查維度，如果不匹配，重塑維度，最後串接陣列並輸出結果。

使用ChatGPT進行資料科學函式庫的學習

在資料科學的世界中，掌握各種資料科學函式庫的使用方法是非常重要的。這些函式庫包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Polars和Seaborn等。透過這些函式庫，我們可以進行資料分析、視覺化和機器學習等工作。

資料科學函式庫的簡介

  • NumPy：是一個用於資料科學的函式庫，提供了高效的資料結構和運算方法。
  • SciPy：是一個用於科學計算的函式庫，提供了各種科學計算方法，包括統計、最佳化和訊號處理等。
  • Matplotlib：是一個用於視覺化的函式庫，提供了各種繪圖方法，包括折線圖、散點圖和直方圖等。
  • Pandas：是一個用於資料分析的函式庫，提供了高效的資料結構和運算方法，包括DataFrame和Series等。
  • Polars：是一個用於資料分析的函式庫，提供了高效的資料結構和運算方法，包括DataFrame和Series等。
  • Seaborn：是一個用於視覺化的函式庫，提供了各種繪圖方法，包括散點圖、折線圖和直方圖等。

使用ChatGPT進行資料科學函式庫的學習

ChatGPT是一個人工智慧模型，可以幫助我們學習各種資料科學函式庫。透過ChatGPT，我們可以：

  • 查詢函式：查詢各種資料科學函式庫的函式，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Polars和Seaborn等。
  • 檢視範例：檢視各種資料科學函式庫的範例，包括如何使用函式和類別等。
  • 解決問題：解決各種資料科學函式庫的問題，包括如何使用函式和類別等。

內容解密：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 建立一個DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 繪製一個散點圖
plt.scatter(df['x'], df['y'])

# 設定x軸和y軸的標籤
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')

# 設定圖表的標題
plt.title('散點圖')

# 顯示圖表
plt.show()

圖表翻譯：

此圖表是一個散點圖，展示了x軸和y軸之間的關係。x軸代表了變數x的值，y軸代表了變數y的值。每個點代表了一個資料點，展示了x和y之間的關係。

資料科學函式庫的探索與應用

在資料科學領域中，有效地利用ChatGPT可以大大提升我們對資料函式庫的理解和分析能力。為了充分發揮ChatGPT的功能，我們需要掌握相關的知識和工具，以便更好地進行資料分析和視覺化任務。

ChatGPT在資料科學函式庫中的應用

當我們嘗試使用ChatGPT探索資料科學函式庫時，需要注意以下幾點：

  1. 明確性和具體性：在提問ChatGPT相關問題時，必須確保問題的明確性和具體性，以便能夠從中提取出有關特定函式庫的相關見解。
  2. 提供足夠的背景和細節：當向ChatGPT詢問有關Python程式碼的問題時，需要提供足夠的背景和細節，以便能夠獲得準確和有用的回應。
  3. 有效地利用ChatGPT：特別是在處理資料科學函式庫時，需要學會如何有效地利用ChatGPT，以便能夠快速解決問題並獲得所需的幫助。

建立資料科學函式庫的速查表

當使用ChatGPT建立資料科學函式庫的速查表時，建議與他人合作，以確保能夠涵蓋所有必要的函式和命令。此外，需要定期更新這些速查表，以便能夠反映出函式庫中新增的功能或變化。

常見挑戰和解決策略

在使用ChatGPT進行資料科學任務時，可能會遇到一些常見的挑戰，如提問清晰度、理解錯誤資訊、提供足夠的背景等。為了克服這些挑戰，需要練習有效的溝通和解決問題的策略，以便能夠充分發揮ChatGPT的能力。

問題和討論

以下是一些有關ChatGPT在資料科學函式庫中的應用的問題和討論：

  1. 如何使用ChatGPT探索NumPy的功能？
  2. ChatGPT能夠幫助我使用SciPy進行資料插值嗎？
  3. 如何使用ChatGPT修復Python程式碼中的語法錯誤？
  4. Matplotlib的速查表應該包含哪些關鍵元件？
  5. ChatGPT能夠生成一個總結NumPy中基本函式的速查表嗎？
  6. 初學者如何提高與ChatGPT溝通的技能？
  7. 如何使用Matplotlib和ChatGPT繪製直方圖？
  8. ChatGPT能夠幫助我最佳化Python程式碼以提高效能嗎？
  9. 如何使用ChatGPT克服Python程式碼中的執行時錯誤？
  10. 有哪些資源和工具可以幫助初學者提高他們在查詢Python程式碼時與ChatGPT合作的能力？

內容解密：

上述內容涵蓋瞭如何使用ChatGPT進行資料科學函式庫的探索和應用，包括如何提問、提供背景、建立速查表以及克服常見挑戰等。透過這些知識和工具，能夠更好地發揮ChatGPT的功能，從而提升資料分析和視覺化任務的效率和品質。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[明確性和具體性] --> B[提供足夠的背景和細節]
    B --> C[有效地利用ChatGPT]
    C --> D[建立資料科學函式庫的速查表]
    D --> E[克服常見挑戰]
    E --> F[提升資料分析和視覺化任務的效率和品質]

上述圖表展示瞭如何使用ChatGPT進行資料科學函式庫的探索和應用，包括明確性和具體性、提供足夠的背景和細節、有效地利用ChatGPT、建立資料科學函式庫的速查表、克服常見挑戰等步驟，以便能夠提升資料分析和視覺化任務的效率和品質。

從技術生態視角來看，Python資料科學函式庫的蓬勃發展，讓資料處理和分析變得更加便捷高效。本文涵蓋了Pandas與Polars的資料框架和系列轉換、資料修改、Polars資料結構、Seaborn和Matplotlib的散佈圖繪製，以及NumPy陣列串接錯誤的解決方案，最後探討瞭如何利用ChatGPT學習這些資料科學函式庫。深入剖析這些技術的整合應用可以發現，它們共同構成了Python資料科學的基本，讓開發者能靈活運用不同工具應對不同場景的需求。技術堆疊的各層級協同運作中體現，Polars的效能優勢在處理大型資料集時尤為突出，而Pandas則以其豐富的功能和廣泛的社群支援，仍是許多資料科學家的首選。同時，Seaborn和Matplotlib的視覺化能力，則讓資料分析的結果更直觀易懂。對於追求效能的使用者，Polars值得深入研究；而對於重視社群支援和豐富功能的使用者，Pandas仍是不二之選。技術團隊應著重於理解不同函式庫的特性和適用場景，才能最大程度地發揮其效能優勢。接下來的2-3年，Polars的生態系統預計將更加完善，其應用門檻也將隨之降低，Polars與其他資料科學函式庫的整合應用將會是未來發展的重點。玄貓認為，結合ChatGPT等AI工具，將進一步提升資料科學家學習和應用這些函式庫的效率，加速資料科學領域的創新發展。

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。