Pandas高级教程之:稀疏数据结构

淡淡的烟草味﹌ 2022-08-30 11:39 230阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  简介
 *  Spare data的例子
 *  SparseArray
 *  SparseDtype
 *  Sparse的属性
 *  Sparse的计算
 *  SparseSeries 和 SparseDataFrame

# 简介 #

如果数据中有很多NaN的值，存储起来就会浪费空间。为了解决这个问题，Pandas引入了一种叫做Sparse data的结构，来有效的存储这些NaN的值。

# Spare data的例子 #

我们创建一个数组，然后将其大部分数据设置为NaN，接着使用这个数组来创建SparseArray：

In [1]: arr = np.random.randn(10)
    
    In [2]: arr[2:-2] = np.nan
    
    In [3]: ts = pd.Series(pd.arrays.SparseArray(arr))
    
    In [4]: ts
    Out[4]: 
    0    0.469112
    1   -0.282863
    2         NaN
    3         NaN
    4         NaN
    5         NaN
    6         NaN
    7         NaN
    8   -0.861849
    9   -2.104569
    dtype: Sparse[float64, nan]

这里的dtype类型是Sparse\[float64, nan\]，它的意思是数组中的nan实际上并没有存储，只有非nan的数据才被存储，并且这些数据的类型是float64.

# SparseArray #

`arrays.SparseArray` 是一个 [`ExtensionArray`][ExtensionArray] ，用来存储稀疏的数组类型。

In [13]: arr = np.random.randn(10)
    
    In [14]: arr[2:5] = np.nan
    
    In [15]: arr[7:8] = np.nan
    
    In [16]: sparr = pd.arrays.SparseArray(arr)
    
    In [17]: sparr
    Out[17]: 
    [-1.9556635297215477, -1.6588664275960427, nan, nan, nan, 1.1589328886422277, 0.14529711373305043, nan, 0.6060271905134522, 1.3342113401317768]
    Fill: nan
    IntIndex
    Indices: array([0, 1, 5, 6, 8, 9], dtype=int32)

使用 **numpy.asarray()** 可以将其转换为普通的数组：

In [18]: np.asarray(sparr)
    Out[18]: 
    array([-1.9557, -1.6589,     nan,     nan,     nan,  1.1589,  0.1453,
               nan,  0.606 ,  1.3342])

# SparseDtype #

SparseDtype 表示的是Spare类型。它包含两种信息，第一种是非NaN值的数据类型，第二种是填充时候的常量值，比如nan：

In [19]: sparr.dtype
    Out[19]: Sparse[float64, nan]

可以像下面这样构造一个SparseDtype：

In [20]: pd.SparseDtype(np.dtype('datetime64[ns]'))
    Out[20]: Sparse[datetime64[ns], NaT]

可以指定填充的值：

In [21]: pd.SparseDtype(np.dtype('datetime64[ns]'),
       ....:                fill_value=pd.Timestamp('2017-01-01'))
       ....: 
    Out[21]: Sparse[datetime64[ns], Timestamp('2017-01-01 00:00:00')]

# Sparse的属性 #

可以通过 .sparse 来访问sparse：

In [23]: s = pd.Series([0, 0, 1, 2], dtype="Sparse[int]")
    
    In [24]: s.sparse.density
    Out[24]: 0.5
    
    In [25]: s.sparse.fill_value
    Out[25]: 0

# Sparse的计算 #

np的计算函数可以直接用在SparseArray中，并且会返回一个SparseArray。

In [26]: arr = pd.arrays.SparseArray([1., np.nan, np.nan, -2., np.nan])
    
    In [27]: np.abs(arr)
    Out[27]: 
    [1.0, nan, nan, 2.0, nan]
    Fill: nan
    IntIndex
    Indices: array([0, 3], dtype=int32)

# SparseSeries 和 SparseDataFrame #

SparseSeries 和 SparseDataFrame在1.0.0 的版本时候被删除了。取代他们的是功能更强的SparseArray。

看下两者的使用上的区别：

# Previous way
    >>> pd.SparseDataFrame({"A": [0, 1]})

# New way
    In [31]: pd.DataFrame({"A": pd.arrays.SparseArray([0, 1])})
    Out[31]: 
       A
    0  0
    1  1

如果是SciPy 中的sparse 矩阵，那么可以使用 DataFrame.sparse.from\_spmatrix() ：

# Previous way
    >>> from scipy import sparse
    >>> mat = sparse.eye(3)
    >>> df = pd.SparseDataFrame(mat, columns=['A', 'B', 'C'])

# New way
    In [32]: from scipy import sparse
    
    In [33]: mat = sparse.eye(3)
    
    In [34]: df = pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix(mat, columns=['A', 'B', 'C'])
    
    In [35]: df.dtypes
    Out[35]: 
    A    Sparse[float64, 0]
    B    Sparse[float64, 0]
    C    Sparse[float64, 0]
    dtype: object

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[ExtensionArray]: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.api.extensions.ExtensionArray.html#pandas.api.extensions.ExtensionArray
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