算法金 | 来了,pandas 2.0


大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」

今日 210+/10000

Pandas 是一个强大的数据分析库,广泛应用于科学研究、金融分析、商业智能等领域。它提供了高效的数据结构和数据分析工具,使得处理和分析数据变得更加简单和高效。Pandas 的核心数据结构是 DataFrame,它可以方便地进行数据清洗、变换、合并和聚合操作,这使得 Pandas 成为数据科学家和分析师的必备工具。

  • 数据清洗:Pandas 提供了丰富的功能来处理缺失值、重复数据和数据类型转换。
  • 数据变换:可以轻松地对数据进行排序、过滤、分组和变换操作。
  • 数据合并:支持多种方式的数据合并和连接,如 merge、join 和 concat。
  • 数据聚合:通过 groupby 操作,可以对数据进行高效的聚合和汇总。

Pandas 的易用性和强大功能,使得它在数据分析中占据了重要地位。

Pandas 2.0 的发布背景和主要目标

随着数据量的不断增长和数据分析需求的增加,Pandas 的性能和功能也需要不断提升。Pandas 2.0 的发布背景主要包括以下几点:

  • 性能优化需求:大规模数据的处理对性能提出了更高的要求,Pandas 2.0 通过引入 Arrow Array 等技术,显著提升了数据处理的效率。
  • 统一的空值处理:在数据分析过程中,空值处理是一个常见且重要的问题。Pandas 2.0 引入了 pd.NA 统一表示空值,简化了空值处理的逻辑。
  • 类型提示的改进:为了提高代码的可读性和开发效率,Pandas 2.0 提供了更好的类型提示支持,帮助开发者进行类型检查和自动补全。
  • 扩展接口的需求:随着用户需求的多样化,Pandas 2.0 提供了更多的可扩展接口,使得开发者可以更方便地扩展和定制 Pandas 的功能。

Pandas 2.0 的主要目标是提升性能、增强数据处理能力和改进开发者体验,使得 Pandas 在处理大规模数据和复杂数据分析任务时更加高效和便捷。

Pandas 2.0 的新特性

2.1 Arrow Array

2.0 最大的亮点是增加了对pyarrow的支持,甚至被定义为一场革命(revolution)。

Apache Arrow 是一个用于内存中的跨平台数据表示格式,旨在提高数据处理的速度和效率。它通过定义一种列式内存格式,使数据在不同的计算引擎之间可以高效共享,减少数据的序列化和反序列化开销,从而提升性能。

Arrow 的主要特点包括:

  • 列式存储:数据按列存储,适合高效的压缩和向量化操作。
  • 跨平台兼容:支持多种编程语言和计算引擎,如 Python、R、Java、Spark 等。
  • 高性能:优化了内存访问模式,提高了数据处理的速度。

Arrow Array 的优点和使用场景

Pandas 2.0 引入了 Arrow Array 作为新的数据结构,带来了许多优点:

  • 高效的内存使用:Arrow Array 使用列式存储,减少了内存占用。
  • 快速的数据访问:优化的内存访问模式和向量化操作,提高了数据处理的速度。
  • 跨平台数据共享:可以在不同的计算引擎之间高效地共享数据,减少数据复制和转换的开销。

使用场景包括:

  • 大规模数据处理:在处理大量数据时,Arrow Array 提供了更高的性能和效率。
  • 数据分析和机器学习:需要高效的数据处理和内存管理的场景。
  • 跨平台数据处理:需要在不同计算引擎之间共享数据的应用。
import pandas as pd
import pyarrow as pa# 使用 Arrow Array 创建 DataFrame
data = pa.table({'column1': [1, 2, 3], 'column2': ['a', 'b', 'c']})
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

2.2 改进的空值处理

统一的空值表示 pd.NA

Pandas 2.0 引入了 pd.NA 来统一表示空值,解决了过去不同数据类型空值表示不一致的问题。pd.NA 是一个新的标识符,用于表示缺失值,无论数据类型如何。

空值处理的最佳实践

使用 pd.NA 进行空值处理的一些最佳实践包括:

  • 统一表示空值:使用 pd.NA 统一表示所有数据类型的空值,简化空值处理逻辑。
  • 检查空值:使用 isna() 和 notna() 函数检查空值。
  • 处理空值:使用 fillna() 函数填充空值,或使用 dropna() 函数删除包含空值的行或列。
df = pd.DataFrame({'column1': [1, pd.NA, 3], 'column2': ['a', 'b', pd.NA]})
print(df)

2.3 性能提升

groupby 和 merge 操作的优化

Pandas 2.0 对 groupby 和 merge 操作进行了显著的性能优化,提升了大数据量处理的效率。

# 示例:更快的 groupby 操作
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'A', 'B'],'value': [10, 20, 30, 40]
})
grouped = df.groupby('group').sum()
print(grouped)

实际应用中的性能对比

通过实际应用中的性能对比测试,可以看到 Pandas 2.0 在处理大数据集时的显著性能提升。例如,在合并两个大数据集时,Pandas 2.0 的速度明显快于之前的版本。

2.4 改进的类型提示

类型提示的重要性

类型提示是提高代码可读性和开发效率的重要工具。它可以帮助开发者进行类型检查、自动补全和错误检测,减少代码中的潜在错误。

Pandas 2.0 对类型提示的支持

Pandas 2.0 提供了更好的类型提示支持,帮助开发者在编写代码时进行类型检查和自动补全。

from typing import Optional
import pandas as pddef process_data(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:# 进行数据处理return df

2.5 可扩展的接口

自定义聚合函数

Pandas 2.0 增加了许多可扩展的接口,使得开发者可以更容易地扩展 Pandas 的功能。例如,可以自定义聚合函数来进行数据聚合。

# 示例:自定义聚合函数
def custom_aggregation(series):return series.sum()df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'A', 'B'],'value': [10, 20, 30, 40]
})
grouped = df.groupby('group').agg(custom_aggregation)
print(grouped)

扩展方法的实现和应用

Pandas 2.0 允许开发者通过注册扩展方法来扩展 DataFrame 和 Series 的功能。

# 示例:自定义扩展方法
@pd.api.extensions.register_dataframe_accessor("custom")
class CustomAccessor:def __init__(self, pandas_obj):self._obj = pandas_objdef custom_method(self):return self._obj.mean()df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]})
print(df.custom.custom_method())

[ 抱个拳,总个结 ]

Pandas 2.0 的这些新特性和改进,显著提升了数据处理的性能和灵活性,使得 Pandas 在处理大规模数据和复杂数据分析任务时更加高效和便捷。

- 科研为国分忧,创新与民造福 -

日更时间紧任务急,难免有疏漏之处,还请大侠海涵内容仅供学习交流之用,部分素材来自网络,侵联删

[ 算法金,碎碎念 ]

全网同名,日更万日,让更多人享受智能乐趣

如果觉得内容有价值,烦请大侠多多 分享、在看、点赞,助力算法金又猛又持久、很黄很 BL 的日更下去;

同时邀请大侠 关注、星标 算法金,围观日更万日,助你功力大增、笑傲江湖

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/45758.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

[WUSTCTF2020]level4题解 入土为安的第三天

二叉树 Practice my Data Structure code..... Typing....Struct.....char....*left....*right............emmmmm...OK! Traversal! Traversal type 1:2f0t02T{hcsiI_SwA__r7Ee} Traversal type 2:20f0Th{2tsIS_icArE}e7__w Traversal type 3: //type3(&x[22]); No w…

samba服务、安装-smbpasswd工具、pdbedit工具、testparm工具

在Windows构建的网络生态里,各主机间的文件及打印资源共享,主要依赖微软专有的SMB/CIFS网络协议来达成。SMB(即Server Message Block,服务消息块)与CIFS(全称Common Internet File System,通用互…

ShardingSphere的项目应用

1. 事情的起因 最近,随着业务的发展,我们的项目面临着日益增长的数据挑战。系统使用的数据库是mysql,每天的增量差不多在百万左右,由于没有进行分库分表,以前设置的单表保存已经越发不能满足需求,所以想维持表的性能,甲方考虑对这些大数据量的表进行分表操作,同时也采…

MySQL left join、right join以及inner join的区别 ?

LEFT JOIN(左连接)、RIGHT JOIN(右连接)和INNER JOIN(内连接)是SQL中用于连接两个或多个表以检索数据的重要操作。它们之间的主要区别在于如何处理那些在连接条件下没有匹配的行。下面通过具体的例子来说明…

扫地机器人如何解决安全性与隐私保护

扫地机器人在解决安全性与隐私保护方面,需要从多个角度入手,包括产品设计、技术实现、用户教育以及法律法规遵守等方面。以下是具体的解决方案: 一、安全性解决方案 1.提升避障能力:使用先进的传感器技术,如激光雷达、…

JavaScript switch 语句

JavaScript switch 语句 JavaScript 中的 switch 语句是一种多分支选择结构,用于根据变量的值执行不同的代码块。它提供了一种简洁的方式来替代多个 if...else 语句,特别是在处理多个条件时。 基本语法 switch (expression) {case value1:// 代码块 1…

微信小程序实现省市区级联选择组件

微信小程序实现省市区级联选择组件 首先&#xff0c;创建一个新的组件&#xff0c;命名为 area-picker。 在 area-picker.wxml 文件中添加以下代码&#xff1a; <view class"area-picker"><picker mode"multiSelector" bindchange"onPick…

C++基础篇(2)

目录 前言 1.缺省参数 2.函数重载 2.1函数重载的基本规则 ​编辑2.2注意事项 2.3 重载解析&#xff08;Overload Resolution&#xff09;--补充内容 3.引用 3.1引用的概念和定义 3.2引用的特性 3.3引用的使用 3.4const引用 4.指针和引用的关系 结束语 前言 上节小编…

PlantUML 教程:绘制时序图

绘制时序图是 PlantUML 的一个强大功能&#xff0c;下面是详细的 PlantUML 时序图教程&#xff0c;帮助你理解如何使用它来创建清晰的时序图。 基本概念 时序图&#xff08;Sequence Diagram&#xff09;用于展示对象之间的交互以及它们之间的消息传递顺序。它主要由以下元素…

感应灯光画纯电路开源版本

前言 之前那版灯光画用的从垃圾佬淘的电路板拼出来的&#xff0c;功能不全&#xff0c;显示效果不太好而且无法固定到相框上&#xff0c;这次改版用的嘉立创smt&#xff0c;贴了5片板子&#xff08;19元&#xff09;&#xff0c;功能上的改进是加了无极触摸调光、添加了黄白两…

简易图书管理系统——MYsql+Javase+JDBC

目录 前言 数据表的建立 操作包各个类的实现 增加类 删除类 展示类 借阅与归还类 前言 书接上文 JDBC编程的学习——MYsql版本-CSDN博客 本期我们通过对先前图书管理系统进行改造,是它的数据能保存在数据库中 完整代码我已经保存在github中,能不能给个星呢!!!! call…

debian固定ip

debian固定ip 前言 安装好的Debian系统后&#xff0c;为了确保每次登陆的ip不变&#xff0c;需要固定 方法 命令如下 ip addr | grep inet因为有有线网和无线网 2 种连接方式&#xff0c;因此需要区别。 其中 enp 的是有线&#xff0c;wlp 的是无线 查看网关 IP 命令如下 …

互联网末法时代的一些思考

这篇文章也是临时起意&#xff0c;很长一段时间没写个人思考类的文章&#xff0c;主要原因也是时间完全不够用。随着年龄的增长&#xff0c;看待问题的视角也逐渐发生变化&#xff0c;例如从关注现象到关注动机&#xff0c;从关注结果到关注起因&#xff0c;2021年的时代我曾经…

java面向对象进阶篇--static

一、前言 java进阶篇已经开始了&#xff0c;先从面向对象开始&#xff0c;由于时间原因今天就只更新了static部分&#xff0c;内容上特别详细&#xff0c;一些特别的注意事项也在反复的提醒大家。 温馨提示一下&#xff0c;往后的java篇会越来越难&#xff0c;希望大家能够坚…

P2p网络性能测度及监测系统模型

P2p网络性能测度及监测系统模型 网络IP性能参数 IP包传输时延时延变化误差率丢失率虚假率吞吐量可用性连接性测度单向延迟测度单向分组丢失测度往返延迟测度 OSI中的位置-> 网络层 用途 面相业务的网络分布式计算网络游戏IP软件电话流媒体分发多媒体通信 业务质量 通过…

运维检查:mysql表自增id是否快要用完

数据库表中最大自增ID用完会报错。判断是否接近或达到自增ID类型的最大值&#xff1a;‌ 对于MySQL中的自增ID&#xff0c;‌如果使用的是int类型&#xff0c;‌其无符号&#xff08;‌unsigned&#xff09;‌的最大值可以达到2^32 - 1&#xff0c;‌即4294967295。‌如果使用的…

python编程:从入门到实践(第三版) 笔记

文章目录 资源网站:https://www.ituring.com.cn/book/3038配置VSCode推荐资源网站推荐资源网址 资源网站:https://www.ituring.com.cn/book/3038 配置VSCode 推荐资源网站 推荐资源网址 英文版主页&#xff1a; https://ehmatthes.github.io/pcc_3e 中文版主页&#xff1a; h…

上市公司企业共同机构所有权数据、机构交叉持股数据(2005-2023)

数据来源&#xff1a;基础数据来源于上市公司企业年报 时间跨度&#xff1a;2005-2023年 数据范围&#xff1a;企业层面 数据指标&#xff1a; 参考《中国工业经济》杜勇&#xff08;2021&#xff09;老师的做法&#xff0c;从 3 个维度构造指标反映上市公司共同机构所有权&…

Vue和Element UI 路由跳转

在Vue.js中&#xff0c;使用Vue Router可以方便地实现页面之间的路由跳转。Element UI是一个基于Vue 2.0的桌面端组件库&#xff0c;它本身并不直接提供路由跳转的功能&#xff0c;但你可以在使用Element UI的Vue项目中结合Vue Router来实现这一功能。 以下是一个基于Vue和Ele…

Proxyman for Mac v5.6.1 抓包调试工具

Mac分享吧 文章目录 效果一、下载软件二、功能三、开始安装1、双击运行软件&#xff0c;将其从左侧拖入右侧文件夹中&#xff0c;等待安装完毕2、应用程序显示软件图标&#xff0c;表示安装成功 四、运行测试1、打开软件 安装完成&#xff01;&#xff01;&#xff01; 效果 一…