了解这几种技巧，你的大数据处理程序性能至少提高几倍
本篇针对Python语言的数据分析库(pandas)，分享了5个可以提升数据处理效率的解决方案，总结来说就是，不用不知道，一用真高效！符合真香定律···
针对不同情况下的nan值定位
涉及到数据的清洗，那么nan值必然是一个需要处理的问题，不论是直接舍弃还是填充值，总是需要先定位nan值在哪里，再根据数据特点去做相应的操作。这里我分享下我个人对定位nan值问题一些好的实践
详看以下代码，主要包含三种情况的定位
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"name": [i for i in list("abcde")], "age": [i for i in range(10, 15)], "female": ["f", np.nan, "m", np.nan, "m"]})
# 数据呈现是这个样子
name age female
a 10 f
b 11 NaN
c 12 f
d 13 m
e 14 NaN
第一个方法：df.isnull().any()
通过结果可以看的出来，这个语句返回的是所有列是否含有nan值的布尔值
对于一个大数据文件来讲，你想一瞬间知道哪些字段有nan值需要处理，那么这个命令就可以让你瞬间看到结果，再针对结果做处理即可
# 结果展示 ：显示只有female列有nan值存在
name False
age False
female True
dtype: bool
第二个方法：df["female"].isnull()
结果如下，返回的是每个值是否为nan值的布尔值
第一个方法已经确定了哪些列有nan值，那么接下来你可能想知道的是这些字段中哪些值是nan值，那么这个方法就可以帮你定位
0 False
1 True
2 False
3 True
4 False
Name: female, dtype: bool
第三个方法：df[df.isnull().values==True]
结果如下：返回的是数据表中含有nan值的所有行
还有个写法很推荐, df[df.列名.isnull().values==True]，因为有些列的nan值没有什么实际作用，也不用处理，那么有些列则必须不能有nan值，那么就可以通过这个命令专门针对某一列进行nan值的定位
这个命令是我用的最多的，因为在大数据文件中，如果nan值非常少，那么这种方法的定位非常有有效率且直接
# 结果展示 ：返回所有存在nan值
name age female
1 b 11 NaN
3 d 13 NaN
把每个人的爱好汇总
有的时候你会面临一种情况：你需要把某一列的值根据一定的分组要求分类聚合到一起，然后统一进行一系列的运算，需求如下所示
# 构建案例数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"name": ["小明", "小明", "小明", "小明", "小明", "小明", "小红", "小红", "小红", "小红", "小红"],
"爱好": ["篮球", "足球", "乒乓球", "唱歌", "跳舞", "跳绳", "喝酒", "抽烟", "烫头", "蹦迪", "瑜伽"]})
# 数据呈现如下
name 爱好
0 小明 篮球
1 小明 足球
2 小明 乒乓球
3 小明 唱歌
4 小明 跳舞
5 小明 跳绳
6 小红 喝酒
7 小红 抽烟
8 小红 烫头
9 小红 蹦迪
10 小红 瑜伽
需求结果要如下所示
# 我们发现需求简单来说 就是将小明和小红的爱好汇总到一起
name 爱好
0 小明 篮球,足球,乒乓球,唱歌,跳舞,跳绳
1 小红 喝酒,抽烟,烫头,蹦迪,瑜伽
想要实现这个效果，代码如下
# 先分组，然后将分组内容聚合（这里是以“，”连接）
new_df = df.groupby(["name"])["爱好"].Apply(lambda x: x.str.cat(sep=",")).reset_index()
一波反向操作
有时候在筛选数据集的时候条件很复杂，但是这些复杂的对立条件却只有一个，这种情况下就可以通过对立条件筛选反集，筛选所需要的数据，一般来讲，涉及到"isin"的时候有可能用的到
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"省": ["辽宁", "辽宁", "辽宁", "四川", "四川", "四川", "四川", "山东", "山东"], "市": ["沈阳", "大连", "盘锦", "成都", "资阳", "绵阳","乐山", "青岛", "菏泽"]})
# 数据呈现如下
省 市
0 辽宁 沈阳
1 辽宁 大连
2 辽宁 盘锦
3 四川 成都
4 四川 资阳
5 四川 绵阳
6 四川 乐山
7 山东 青岛
8 山东 菏泽
需求描述为：要呈现除了沈阳之外的数据
#实现代码如下， 这种就可以直接取反集，直接将沈阳的排除
df = df[~(df.市 == "沈阳")]
# 结果呈现如下
省 市
1 辽宁 大连
2 辽宁 盘锦
3 四川 成都
4 四川 资阳
5 四川 绵阳
6 四川 乐山
7 山东 青岛
8 山东 菏泽
将每个人的技能拆分成序列展示
有时候我们会面对这种需求：一个字段中保存的是带有固定分隔符的字符串（比如", "）,需要将这一行的这个字段拆分，拆分为一个数据集，这个数据集每一行都显示这个原有字段的一个值
这么说有点绕口，看图
# 基础数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"name": ["小明", "小红", "小陈", "小白", "小王"], "技能": ["篮球,排球,羽毛球", "乒乓球,篮球,排球", "网球,唱歌,跳舞", "b-box,篮球,足球", "网球,乒乓球,羽毛球"]})
# 构造数据如下所示
name 技能
0 小明 篮球,排球,羽毛球
1 小红 乒乓球,篮球,排球
2 小陈 网球,唱歌,跳舞
3 小白 b-box,篮球,足球
4 小王 网球,乒乓球,羽毛球
需求为：需要把技能相同的人汇总一起，那么首先第一步肯定是要将每个人技能拆开，再去做聚合操作，那么拆开的结果应该是如下图所示的
# 将小明的技能分开展示，小红，小陈也是如此
name 技能－分开
0 小明 篮球
0 小明 排球
0 小明 羽毛球
1 小红 乒乓球
1 小红 篮球
1 小红 排球
2 小陈 网球
2 小陈 唱歌
2 小陈 跳舞
3 小白 b-box
3 小白 篮球
3 小白 足球
4 小王 网球
4 小王 乒乓球
4 小王 羽毛球
实现代码
# 用到了拼接和转置的操作
df=df.drop('技能', axis=1).join(df['技能'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('技能－分开'))
只关注各省份TOP2的记录
需求描述：我想将数据根据一定的要求分类并排序，然后取每个分组后排序的前两条记录
举例来说就是，如下
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"省": ["辽宁", "辽宁", "辽宁", "四川", "四川", "四川", "四川", "山东", "山东"], "市": ["沈阳", "大连", "盘锦", "成都", "资阳", "绵阳","乐山", "青岛", "菏泽"]})
# 根据数据集大小将某列生成随机模拟数
df["篮球场个数"] = np.random.randint(1000000, 5000000, size=len(df))
# 数据如下所示
省 市 篮球场个数
0 辽宁 沈阳 4697737
1 辽宁 大连 3550960
2 辽宁 盘锦 3154660
3 四川 成都 1174838
4 四川 资阳 4409197
5 四川 绵阳 2188212
6 四川 乐山 1609722
7 山东 青岛 3724735
8 山东 菏泽 2102416
需求为：展示每个省篮球场个数最多的前两个市，展示如下
# 每个省市只展示前两名的数据集
省 市 篮球场个数
0 辽宁 沈阳 4697737
1 辽宁 大连 3550960
3 四川 成都 1174838
4 四川 资阳 4409197
7 山东 青岛 3724735
8 山东 菏泽 2102416
之前我计算这个，要用for循环迭代去取值，后面了解到了这个方法，效率提升了几倍，怎么写，如下所示
# 先排名,根据省市和篮球场个数，要加上inplace=True， 不然没有更改原表的顺序
df.sort_values(by=["省", "篮球场个数"], ascending=False, inplace=True)
print(df)
# 根据省份分组，并取每个组的前两条记录，则为排名前两名的记录，一定要用变量接受结果
tmp_df = df.groupby(by=["省"]).head(2)
