Pandas進階教程之:稀疏資料結構

目錄

• 簡介
• Spare data的例子
• SparseArray
• SparseDtype
• Sparse的屬性
• Sparse的計算
• SparseSeries 和 SparseDataFrame

如果資料中有很多NaN的值，存儲起來就會浪費空間。為了解決這個問題，Pandas引入了一種叫做Sparse data的結構，來有效的存儲這些NaN的值。

我們建立一個數組，然後将其大部分資料設定為NaN，接着使用這個數組來建立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]
           

這裡的dtype類型是Sparse[float64, nan]，它的意思是數組中的nan實際上并沒有存儲，隻有非nan的資料才被存儲，并且這些資料的類型是float64.

arrays.SparseArray

是一個

ExtensionArray

，用來存儲稀疏的數組類型。

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() 可以将其轉換為普通的數組：

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 表示的是Spare類型。它包含兩種資訊，第一種是非NaN值的資料類型，第二種是填充時候的常量值，比如nan：

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

可以像下面這樣構造一個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')]
           

可以通過 .sparse 來通路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
           

np的計算函數可以直接用在SparseArray中，并且會傳回一個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在1.0.0 的版本時候被删除了。取代他們的是功能更強的SparseArray。

看下兩者的使用上的差別：

# 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 矩陣，那麼可以使用 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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