不容错过的Pandas小技巧：万能转格式、轻松合并、压缩数据
数据分析，如何能错过?Pandas?。
现在，数据科学家 Roman Orac 分享了他在工作中相见恨晚的 Pandas 使用技巧。
了解了这些技巧，能让你在学习、使用 Pandas 的时候更加高效。
话不多说，一起学习一下~
Pandas实用技巧
用 Pandas 做数据分析，最大的亮点当属 DataFrame。不过，在展示成果的时候，常常需要把 DataFrame 转成另一种格式。
Pandas 在这一点上其实十分友好，只需添加一行代码。
DataFrame 转 HTML
如果你需要用 HTML 发送自动报告，那么?to_html?函数了解一下。
比如，我们先设定这样一个 DataFrame：
import?numpy?as?np?import?pandas?as?pd?import?random??n?=?10?df?=?pd.DataFrame(?????{?????????"col1":?np.random.random_sample(n),?????????"col2":?np.random.random_sample(n),?????????"col3":?[[random.randint(0,?10)?for?_?in?range(random.randint(3,?5))]?for?_?in?range(n)],?????}?)?用上 to_html，就可以将表格转入 html 文件：
df_html?=?df.to_html()?with?open(‘analysis.html’,?‘w’)?as?f:?f.write(df_html)?与之配套的，是?read_html?函数，可以将 HTML 转回 DataFrame。
DataFrame 转 LaTeX
如果你还没用过 LaTeX 写论文，强烈建议尝试一下。
要把 DataFrame 值转成 LaTeX 表格，也是一个函数就搞定了：
df.to_latex()?DataFrame 转 Markdown
如果你想把代码放到 GitHub 上，需要写个 README。
这时候，你可能需要把 DataFrame 转成 Markdown 格式。
Pandas 同样为你考虑到了这一点：
print(df.to_markdown())?注：这里还需要 tabulate 库
DataFrame 转 Excel
说到这里，给同学们提一个小问题：导师/老板/客户要你提供 Excel 格式的数据，你该怎么做？
当然是——
df.to_excel(‘analysis.xlsx’)?需要注意的是，如果你没有安装过?xlwt?和?openpyxl?这两个工具包，需要先安装一下。
另外，跟 HTML 一样，这里也有一个配套函数：read_excel，用来将excel数据导入pandas DataFrame。
DataFrame 转字符串
转成字符串，当然也没问题：
df.to_string()?5个鲜为人知的Pandas技巧
此前，Roman Orac 还曾分享过 5 个他觉得十分好用，但大家可能没有那么熟悉的 Pandas 技巧。
1、data_range
从外部 API 或数据库获取数据时，需要多次指定时间范围。
Pandas 的 data_range 覆盖了这一需求。
import?pandas?as?pd?date_from?=?“2019-01-01”?date_to?=?“2019-01-12”?date_range?=?pd.date_range(date_from,?date_to,?freq=”D”)?print(date_range)?freq = “D”/“M”/“Y”，该函数就会分别返回按天、月、年递增的日期。
2、合并数据
当你有一个名为left的DataFrame：
和名为right的DataFrame：
想通过关键字“key”把它们整合到一起：
实现的代码是：
df_merge?=?left.merge(right,?on?=?‘key’,?how?=?‘left’,?indicator?=?True)?3、最近合并（Nearest merge）
在处理股票或者加密货币这样的财务数据时，价格会随着实际交易变化。
针对这样的数据，Pandas提供了一个好用的功能，merge_asof。
该功能可以通过最近的key（比如时间戳）合并DataFrame。
举个例子，你有一个存储报价信息的DataFrame。
还有一个存储交易信息的DataFrame。
现在，你需要把两个DataFrame中对应的信息合并起来。
最新报价和交易之间可能有10毫秒的延迟，或者没有报价，在进行合并时，就可以用上 merge_asof。
pd.merge_asof(trades,?quotes,?on=”timestamp”,?by=’ticker’,?tolerance=pd.Timedelta(‘10ms’),?direction=‘backward’)?4、创建Excel报告
在Pandas中，可以直接用DataFrame创建Excel报告。
import?numpy?as?np?import?pandas?as?pd??df?=?pd.DataFrame(np.array([[1,?2,?3],?[4,?5,?6],?[7,?8,?9]]),?columns=["a",?"b",?"c"])??report_name?=?'example_report.xlsx'?sheet_name?=?'Sheet1'?writer?=?pd.ExcelWriter(report_name,?engine='xlsxwriter')?df.to_excel(writer,?sheet_name=sheet_name,?index=False)?不只是数据，还可以添加图表。
#?define?the?workbook?workbook?=?writer.book?worksheet?=?writer.sheets[sheet_name]?#?create?a?chart?line?object?chart?=?workbook.add_chart({'type':?'line'})?#?configure?the?series?of?the?chart?from?the?spreadsheet?#?using?a?list?of?values?instead?of?category/value?formulas:?#?????[sheetname,?first_row,?first_col,?last_row,?last_col]?chart.add_series({?????'categories':?[sheet_name,?1,?0,?3,?0],?????'values':?????[sheet_name,?1,?1,?3,?1],?})?#?configure?the?chart?axes?chart.set_x_axis({'name':?'Index',?'position_axis':?'on_tick'})?chart.set_y_axis({'name':?'Value',?'major_gridlines':?{'visible':?False}})?#?place?the?chart?on?the?worksheet?worksheet.insert_chart('E2',?chart)?#?output?the?excel?file?writer.save()?注：这里需要 XlsxWriter 库
5、节省磁盘空间
Pandas在保存数据集时，可以对其进行压缩，其后以压缩格式进行读取。
先搞一个 300MB 的 DataFrame，把它存成 csv。
df?=?pd.DataFrame(pd.np.random.randn(50000,300))?df.to_csv(‘random_data.csv’,?index=False)?压缩一下试试：
df.to_csv(‘random_data.gz’,?compression=’gzip’,?index=False)?文件就变成了136MB。
gzip压缩文件可以直接读取：
df?=?pd.read_csv(‘random_data.gz’)?这一份Pandas技巧笔记，暂且说到这里。各位同学都做好笔记了吗？
Talk is cheap, show me the code。学会了，就用起来吧
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。
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