簡介

如果數(shù)據(jù)中有很多NaN的值，存儲(chǔ)起來就會(huì)浪費(fèi)空間。為了解決這個(gè)問題，Pandas引入了一種叫做Sparse data的結(jié)構(gòu)，來有效的存儲(chǔ)這些NaN的值。

Spare data的例子

我們創(chuàng)建一個(gè)數(shù)組，然后將其大部分?jǐn)?shù)據(jù)設(shè)置為NaN，接著使用這個(gè)數(shù)組來創(chuàng)建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]

這里的dtype類型是Sparse[float64, nan]，它的意思是數(shù)組中的nan實(shí)際上并沒有存儲(chǔ)，只有非nan的數(shù)據(jù)才被存儲(chǔ)，并且這些數(shù)據(jù)的類型是float64.

SparseArray

arrays.SparseArray 是一個(gè) ExtensionArray ，用來存儲(chǔ)稀疏的數(shù)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() 可以將其轉(zhuǎn)換為普通的數(shù)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

SparseDtype 表示的是Spare類型。它包含兩種信息，第一種是非NaN值的數(shù)據(jù)類型，第二種是填充時(shí)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(gòu)造一個(gè)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')]

Sparse的屬性

可以通過 .sparse 來訪問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

Sparse的計(jì)算

np的計(jì)算函數(shù)可以直接用在SparseArray中，并且會(huì)返回一個(gè)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

SparseSeries 和 SparseDataFrame在1.0.0 的版本時(shí)候被刪除了。取代他們的是功能更強(qiáng)的SparseArray。
看下兩者的使用上的區(qū)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，那么可以使用 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

到此這篇關(guān)于Pandas 稀疏數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas 稀疏數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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