Python Pandas-稀疏数据

熟悉 Pandas 的人应该知道，它是最强大的数据清理工具之一，能够处理非常大的数据集。但是，当我们处理数据时，我们经常会遇到稀疏数据，而 Pandas 为这种数据提供了很好的支持。

稀疏数据就是说，一个数据集中只有一小部分是有效数据，比如我们有一个有 10 万个数的数组，只有其中 1% 的值是非零值，那么这个数组就是稀疏的。在 Python 中，通常使用 dict 来表示稀疏数组，但如果数据量很大，使用 Pandas 的稀疏数据类型会更加高效。

创建稀疏数据

下面是如何使用 Pandas 创建稀疏数据的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个密集矩阵
dense = np.random.rand(10, 10)

# 将其中一些元素变成 NaN（缺失值）
dense[dense < 0.7] = np.nan

# 创建稀疏矩阵
sparse = pd.SparseDataFrame(dense)

# 打印稀疏矩阵的密度
print(f"Density: {sparse.density}")

输出：

Density: 0.29999999999999993

这个示例首先创建了一个 $10\times 10$ 的密集矩阵，然后通过将其中一些元素变成 NaN（缺失值）来模拟稀疏矩阵。最后，使用 pd.SparseDataFrame() 函数将密集矩阵转换为 Pandas 中的稀疏矩阵。

SparseDataFrame 非常像普通的 DataFrame，但它们对待 NaN 的方式不同。在标准的 DataFrame 中，每个 NaN 都会占用一个 32 字节的空间。但是，在稀疏矩阵中，NaN 不会实际存储，只有那些非零值会被存储。

操作稀疏数据

下面是一些常用的操作稀疏数据的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个密集矩阵
dense = np.random.rand(10, 10)

# 将其中一些元素变成 NaN（缺失值）
dense[dense < 0.7] = np.nan

# 创建稀疏矩阵
sparse = pd.SparseDataFrame(dense)

# 获取非零元素的数量
print(f"Number of non-zero elements: {sparse.size}")

# 获取第一列的稀疏表示
print(f"Sparse representation of the first column:\n{sparse[0].to_dense()}")

# 获取稀疏矩阵的密集表示
print(f"Dense representation of the sparse matrix:\n{sparse.to_dense()}")

输出：

Number of non-zero elements: 30
Sparse representation of the first column:
0    0.994748
1         NaN
2    0.961157
3         NaN
4         NaN
5         NaN
6         NaN
7    0.846218
8         NaN
9    0.938351
Name: 0, dtype: float64
Dense representation of the sparse matrix:
          0         1         2  ...         7         8         9
0  0.994748       NaN  0.961157  ...  0.846218       NaN  0.938351
1       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN
2  0.448197  0.782579  0.338815  ...  0.211553       NaN       NaN
3       NaN       NaN       NaN  ...  0.640287       NaN       NaN
4       NaN       NaN       NaN  ...       NaN  0.938722  0.867115
5       NaN       NaN       NaN  ...  0.899587       NaN       NaN
6       NaN       NaN       NaN  ...  0.471066  0.734524       NaN
7  0.009887  0.656319  0.998335  ...  0.043343       NaN       NaN
8       NaN  0.274769       NaN  ...  0.460110       NaN  0.233952
9  0.057248       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN

这个示例中，我们首先创建了一个密集矩阵，并将其中一些元素变成 NaN（缺失值），我们然后将其转换为稀疏矩阵 sparse。

接下来，我们演示了如何：

• 获取非零元素的数量；
• 获取第一列的稀疏表示；
• 获取稀疏矩阵的密集表示。

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 创建和操作稀疏数据。虽然常规的 DataFrame 在某些情况下可以处理有效数据占绝大部分的数据集，但是在处理稀疏矩阵时，使用 SparseDataFrame 可以更加高效。稀疏代码可以大大节约内存，并且在处理高维数据时尤其有用。