掌握 Pandas 中的稀疏数据结构

简介

本实验将指导你如何在 pandas 库中使用稀疏数据结构。在我们有大量数据，其中大部分数据相似（如零或 NaN）的情况下，这很有用，因此可以在内存中更有效地表示。我们将学习 SparseArray、SparseDtype、稀疏访问器、稀疏计算以及与 scipy 稀疏矩阵的交互。

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这是一个实验（Guided Lab），提供逐步指导来帮助你学习和实践。请仔细按照说明完成每个步骤，获得实际操作经验。根据历史数据，这是一个初级级别的实验，完成率为 100%。获得了学习者 71% 的好评率。

创建稀疏数组

首先，我们创建一个稀疏数组，它是一种 pandas 数据结构，用于高效存储稀疏值数组。稀疏值是那些由于与大多数值相似而未被存储的值，因此被视为冗余值。

## 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np

## 创建一个具有随机值的 numpy 数组
arr = np.random.randn(10)

## 将一些值设置为 NaN
arr[2:-2] = np.nan

## 使用 pandas 创建一个稀疏数组
ts = pd.Series(pd.arrays.SparseArray(arr))

## 输出稀疏数组
print(ts)

检查内存效率

接下来，我们将检查使用稀疏数据结构的内存效率。我们将创建一个大型 DataFrame，将其转换为稀疏格式，然后比较内存使用情况。

## 创建一个具有随机值的大型 DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10000, 4))

## 将 DataFrame 的大部分值设置为 NaN
df.iloc[:9998] = np.nan

## 将 DataFrame 转换为稀疏格式
sdf = df.astype(pd.SparseDtype("float", np.nan))

## 检查密集型与稀疏型 DataFrame 的内存使用情况
print('密集型 : {:0.2f} 千字节'.format(df.memory_usage().sum() / 1e3))
print('稀疏型：{:0.2f} 千字节'.format(sdf.memory_usage().sum() / 1e3))

理解 SparseDtype

SparseDtype 存储非稀疏值的数据类型和标量填充值。我们可以仅通过传递一个数据类型来构造它，也可以传递一个显式的填充值。

## 创建一个 SparseDtype
print(pd.SparseDtype(np.dtype('datetime64[ns]')))

## 创建一个带有显式填充值的 SparseDtype
print(pd.SparseDtype(np.dtype('datetime64[ns]'), fill_value=pd.Timestamp('2017-01-01')))

使用稀疏访问器

我们可以使用 .sparse 访问器来获取特定于稀疏数据的属性和方法。

## 创建一个具有稀疏值的 Series
s = pd.Series([0, 0, 1, 2], dtype="Sparse[int]")

## 使用稀疏访问器
print(s.sparse.density)
print(s.sparse.fill_value)

执行稀疏计算

我们可以将 NumPy 通用函数应用于 SparseArray，并得到一个 SparseArray 作为结果。

## 创建一个 SparseArray
arr = pd.arrays.SparseArray([1., np.nan, np.nan, -2., np.nan])

## 应用一个 NumPy 通用函数
print(np.abs(arr))

在稀疏和密集格式之间转换

我们可以轻松地将数据从稀疏格式转换为密集格式，反之亦然。

## 从稀疏转换为密集
print(sdf.sparse.to_dense())

## 从密集转换为稀疏
dense = pd.DataFrame({"A": [1, 0, 0, 1]})
dtype = pd.SparseDtype(int, fill_value=0)
print(dense.astype(dtype))

与 scipy 稀疏矩阵交互

最后，我们可以从 scipy 稀疏矩阵创建一个具有稀疏值的 DataFrame，反之亦然。

## 导入必要的库
from scipy.sparse import csr_matrix

## 使用 scipy 创建一个稀疏矩阵
arr = np.random.random(size=(1000, 5))
arr[arr <.9] = 0
sp_arr = csr_matrix(arr)

## 从稀疏矩阵创建一个 DataFrame
sdf = pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix(sp_arr)

## 打印 DataFrame
print(sdf.head())
print(sdf.dtypes)

## 转换回稀疏矩阵
print(sdf.sparse.to_coo())

总结

在本实验中，我们学习了如何在 pandas 中使用稀疏数据结构以实现内存高效的存储和计算。我们使用了 SparseArray、SparseDtype 并进行了稀疏计算。我们还学习了如何在密集和稀疏格式之间进行转换，以及如何与 scipy 稀疏矩阵进行交互。

在 Pandas 中使用稀疏结构

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