Pandas Pandas和dplyr在Python中的应用

在本文中，我们将探讨Pandas和dplyr在Python中的应用，以及对比它们之间的差异。作为数据科学家，在Python中使用Pandas库已经成为一种常见的方法处理和分析数据，它可以使数据处理和分析变得更加简单和高效。相似的，dplyr在R中也是一款实用的包，可以快速、高效地分组和汇总数据。现在，在Python中使用dplyr需要导入另一个库plydata，但有很多的用户更加习惯使用Pandas进行数据处理，这也有助于Python作为一种数据处理语言的发展。

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Pandas vs dplyr

初学者可能会误解Pandas和dplyr之间的差异，并对它们使用困惑不解。简单来说，Pandas是Python中一个数据分析库，而dplyr在R中是一个数据操作的包。两者都是用来操作表格数据的工具，针对数据帧的基本操作和数据分组操作。但是，两者之间仍然有一些区别。

小数据适用操作

Pandas库更加注重数据的处理，结构和内容可以更灵活地操作。特别是在小数据（小于1GB) 的情况下，仍然是处理数据时的首选。 Pandas提供了一些常见的数据操作，如切片、分组和聚合，用于提取、转换和组合数据。

适应大数据集操作

相反地，dplyr用于大数据集的操作，当数据量在数十GB或更大的情况下，更加适合使用dplyr。与Pandas相比，dplyr在内存方面更加高效，且速度更快。这主要是因为dplyr使用了一些C++代码来加速它的函数和技术的实现。dplyr鼓励使用管道操作符 %>%,这使得代码在读取和转换初始化数据时不会占用太多内存空间。

Pandas的plyr

Pandas的核心数据结构是“DataFrame”，它使得具有不同维度和类型数据的元素可以通过列和行的方式组成一个表格。常见的“DataFrame”的操作包括：

读取、写入数据；
分类、筛选和排序数据；
引用和修改数据；
用于缺失值的填充和清理；
用于组合和连接数据的方法；
简单和多级索引。

而Pandas进行数据处理的plyr方法则关注数据框的分组和聚合处理，对分组和聚合都是在Pyhton下进行的。

举个例子，我们使用Pandas库来实现数据分组，运用Sex（性别）和Embarked（码头）分组，对Age（年龄）数据求平均值：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('train.csv')
grouped = df.groupby(['Sex', 'Embarked'])
mean_age = grouped.mean()['Age']
print(mean_age)

dplyr in Python

dplyr是一个R中十分流行的包，可以支持易读易写的数据操作方式，可以用于数据筛选、对列进行操作、排序、分组和聚合。在Python中，dplyr可以使用plydata库访问（使用不是原生的也是因为Python本来就有好的DataFrame库Pandas）。Plydata是Python的一种扩展，主要是将dplyr的数据处理方法应用到Python DataFrame中，使用plydata可以更方便、直观地对Pandas的数据进行分组，筛选和聚合操作。

举个例子，我们使用plydata库来实现数据分组，运用Sex（性别）和Embarked（码头）分组，对Age（年龄）数据求平均值：

from plydata import define, select, group_by, summarize

df = pd.read_csv('train.csv')

result = (
    define(df, sex=df['Sex'], embarked=df['Embarked'], age=df['Age'])
    >> group_by('sex', 'embarked')
    >> summarize(mean_age=('age', 'mean'))
    >> select('sex', 'embarked', 'mean_age')
)

print(result)

Pandas和dplyr的比较

操作	Pandas	dplyr
数据框	DataFrame	data_frame
选择列	df[‘col’]	select(df, col)
组合数据框	pd.concat([df1, df2])	bind_rows(df1, df2)
填装数据	df.fillna(value)	replace_na(df, replace)
分组	df.groupby(‘col’)	group_by(df, col)
聚合	df.groupby(‘col’).agg(func)	summarise(group_by(df, col), new_col=func(col))

从上表可以看出，Pandas和dplyr都具有相似的操作，但是有些语法和函数名不同。使用Pandas和dplyr的开发人员需要知道这些差异，并且在跨平台和团队合作时需要注意这些差异，以确保程序效率和准确性。

总结

总而言之，Pandas和dplyr都是很不错的数据处理工具。Pandas是Python中首选的数据处理库，可用于小型数据处理和分析。dplyr在R中也很流行，特别是在大数据处理中效果更加明显。在Python中使用dplyr需要导入plydata库。虽然两者有一些区别，但除此之外，它们的大多数操作都非常相似。因此选择使用哪个工具取决于数据的大小和应用程序的需要。