人生苦短，Python值得！这些Pandas隐藏小技巧你知道吗？

全文共2501字，预计学习时长7分钟

作为一名数据分析师或数据科学家，不了解Python中的Pandas库是无论如何说不过去的，它已经成为Python中用来整理、清理数据的标准工具了。

然而，关于Pandas，你确定自己完全掌握了嘛？本文将分享一些少见但有用的Pandas技巧，它们能提升工作效率，让生活更轻松。

用剪贴板创建数据框

众所周知，Pandas可以使用SQLAlchemy从CSV、JSON甚至直接从数据库轻松读取数据，但你知道Pandas还可以从所用操作系统的剪贴板读取数据吗？假设有一个包含多个数据表的Excel文件。现在，需要在Python中处理其中一个表的部分数据。你通常会怎么做？

· 从数据表中复制需要在Python中处理的数据。

· 将其粘贴到另一个数据表中。

· 将当前工作表保存到CSV文件中。

· 获取新CSV文件的路径。

· 在Python中，使用pd.read_csv(‘path/to/csv/file’)将文件读入一个Pandas数据框架。

当然，其实有种更简单的方法——pd.read_clipboard()。

· 复制所需数据区域

· 在Python中，使用pd.read_clipboard()

如上所示，如果只是想要将一些数据加载到Pandas中，那么无需CSV或Excel的分离文件。

在该函数中还有一些小窍门。例如，当遇到带有日期格式的数据时，可能无法正确加载，如下所示：

诀窍就是，为Pandas注明哪一列是需要解析的日期格式。

df = pd.read_clipboard(parse_dates=[‘dob’])

使用测试方法生成虚拟数据

有时可能需要生成一些样本数据帧，最常见的方法应该是使用NumPy生成一个具有随机值的数组，然后从该数组生成数据帧。

如果数据需要具有一定的分布，比如正态分布，就必须使用这种方法。但是，大多数情况下，数据是否呈正态分布并不重要，只要有数据就好。在这种情况下，有一种更简单的方法，即使用pandas.util.testing测试包生成样本数据帧。

pd.util.testing.makeDataFrame()

数据帧的索引将使用随机字符串生成，默认情况下将有4列30行。

如果需要数量相当的行和列，可以将testing.N定义为行数，并将testing.K定义为列数。

pd.util.testing.N=10pd.util.testing.K=5pd.util.testing.makeDataFrame()

df[‘date’] = pd.to_datetime(df[[‘year’, ‘month’, ‘day’]])

本文分享了一些关于Pandas Python库的省时小窍门。简而言之，人生苦短，Python值得。

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