Pandas2.2 Series
Accessors
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Series.str | 对 Series 中的字符串元素进行矢量化字符串操作 |
| Series.cat | 用于处理分类数据（Categorical Data）的属性 |
| Series.dt | 用于处理日期时间（datetime）数据的属性 |
| Series.sparse | 用于处理稀疏数据的一种方式 |
pandas.Series.sparse
pandas.Series.sparse 是 Pandas 库中用于处理稀疏数据的一种方式。稀疏数据是指大部分元素为零或缺失值的数据集。使用稀疏数据结构可以节省内存，提高处理效率。
主要特点
- 节省内存：对于大部分值为零或缺失值的数据，稀疏数据结构只存储非零或非缺失的值。
- 高效计算：某些操作在稀疏数据上可以更快地执行。
创建稀疏 Series
Pandas 提供了多种方式来创建稀疏 Series，包括使用 pd.Series.sparse.from_coo、pd.Series.sparse.from_dense 等方法。
示例 1: 从密集 Series 创建稀疏 Series
import pandas as pd
# 创建一个密集的 Series
dense_series = pd.Series([0, 0, 1, 0, 2, 0, 3, 0, 4, 0])
# 转换为稀疏 Series
sparse_series = dense_series.astype('Sparse[int]')
print("密集 Series:")
print(dense_series)
print("\n稀疏 Series:")
print(sparse_series)
结果:
密集 Series:
0 0
1 0
2 1
3 0
4 2
5 0
6 3
7 0
8 4
9 0
dtype: int64
稀疏 Series:
0 0
1 0
2 1
3 0
4 2
5 0
6 3
7 0
8 4
9 0
dtype: Sparse[int32, 0]
示例 2: 直接创建稀疏 Series
# 直接创建稀疏 Series
sparse_series_direct = pd.Series([0, 0, 1, 0, 2, 0, 3, 0, 4, 0], dtype='Sparse[int]')
print("直接创建的稀疏 Series:")
print(sparse_series_direct)
结果:
直接创建的稀疏 Series:
0 0
1 0
2 1
3 0
4 2
5 0
6 3
7 0
8 4
9 0
dtype: Sparse[int32, 0]
示例 3: 使用 pd.SparseDtype 创建稀疏 Series
# 使用 pd.SparseDtype 创建稀疏 Series
sparse_dtype = pd.SparseDtype("int", fill_value=0)
sparse_series_dtype = pd.Series([0, 0, 1, 0, 2, 0, 3, 0, 4, 0], dtype=sparse_dtype)
print("使用 pd.SparseDtype 创建的稀疏 Series:")
print(sparse_series_dtype)
结果:
使用 pd.SparseDtype 创建的稀疏 Series:
0 0
1 0
2 1
3 0
4 2
5 0
6 3
7 0
8 4
9 0
dtype: Sparse[int32, 0]
注意事项
- 稀疏 Series 的
dtype包含了数据类型和填充值（fill_value），默认填充值为 0。 - 某些操作可能会将稀疏 Series 转换为密集 Series，例如某些聚合操作。
通过这些示例，你可以看到如何在 Pandas 中使用稀疏 Series 来处理稀疏数据，从而节省内存并提高性能。