Pandas 資料轉換：transform、map 與 apply 的高效應用

Pandas 提供了多種資料轉換方法，transform、map 和 apply 是其中最常用的三個。transform 適合針對 Series 或 DataFrame 的每個元素進行向量化運算，保持資料結構不變。map 適用於對 Series 的每個元素進行個別的函式對映，支援自定義函式和字典對映。apply 則更具彈性，可以作用於 Series 或 DataFrame 的整個軸（axis），但需注意效能問題，避免濫用。選擇正確的方法取決於資料處理的目標和效能需求，例如在處理大量資料時，transform 的向量化運算通常更高效。

在資料分析中，我們經常需要對資料進行各種轉換操作，Pandas 提供了豐富的工具來簡化這些任務。transform 方法可以讓我們在不改變資料形狀的前提下，對每個元素進行相同的操作，例如正規化、標準化等。map 方法則允許我們使用自定義函式或字典，將每個元素對映到新的值，這在處理類別型資料時非常有用。apply 方法則更加通用，可以應用於整個 Series 或 DataFrame，但使用時需要注意效能問題，盡量避免在大型資料集上使用。選擇哪種方法取決於具體的需求，例如對於簡單的數值運算，transform 通常是最佳選擇，而對於複雜的邏輯或需要存取整個資料集的操作，則可以考慮使用 apply。

資料轉換與操作：深入理解 Pandas 中的 transform、map 及 apply

在進行資料分析時，我們常常需要對資料進行各種轉換與操作。Pandas 提供了多種方法來實作這些操作，其中最常用的有 transform、map 及 apply。這些方法各有特點，適用於不同的場景。本文將探討這些方法的使用方式及其背後的技術原理。

資料轉換：transform

與聚合函式不同，轉換函式並不會將一個資料集壓縮成單一值，而是保持資料的形狀不變。這對於後續的資料分析和視覺化非常重要。以下是如何使用 Pandas 的 transform 方法。

範例程式碼

import pandas as pd
import numpy as np

# 建立一個小型的 pd.Series
ser = pd.Series([-1, 0, 1], dtype=pd.Int64Dtype())

# 自定義一個新增1的函式
def adds_one(ser: pd.Series) -> pd.Series:
    return ser + 1

# 使用 transform 應用多個函式
ser.transform(["abs", adds_one])

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何使用 Pandas 的 transform 方法來應用多個函式。首先，我們建立了一個包含三個整數的 pd.Series。接著，我們定義了一個名為 adds_one 的函式，該函式將每個元素加1。然後，我們使用 transform 方法將 abs 函式和自定義的 adds_one 函式應用到這個序列上。

這段程式碼的核心邏輯是利用 transform 方法來保持原始序列的形狀，同時對每個元素進行操作。這樣做的好處是可以方便地進行後續的資料分析和視覺化。

元素級操作：map

在某些情況下，我們需要對每個元素進行自定義操作，而不僅僅是應用簡單的函式。這時候，Pandas 提供了 map 方法來實作這一需求。

範例程式碼

# 建立一個包含混合型別的 pd.Series
ser = pd.Series([123.45, [100, 113], 142.0, [110, 113, 119]])

# 自定義一個計算平均值的函式
def custom_average(value):
    if isinstance(value, list):
        return sum(value) / len(value)
    return value

# 使用 map 應用自定義函式
ser.map(custom_average)

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何使用 Pandas 的 map 方法來對每個元素進行自定義操作。首先，我們建立了一個包含混合型別（整數和列表）的 pd.Series。接著，我們定義了一個名為 custom_average 的函式，該函式判斷元素是否為列表，如果是則計算列表中的平均值，否則傳回元素本身。

這段程式碼的核心邏輯是利用 map 方法來對每個元素進行獨立操作。這樣做的好處是可以靈活地處理不同型別的元素，並且可以根據具體需求進行自定義操作。

雙重身份：apply

Pandas 的 apply 方法是一個非常靈活但也可能被濫用的工具。它可以模仿 .map、transform 或其他方法的行為，但這種靈活性也帶來了一些潛在風險。

範例程式碼

# 建立一個包含整數的一維序列
ser = pd.Series(range(3), dtype=pd.Int64Dtype())

# 自定義一個除錯函式
def debug_apply(value):
    print(f"Apply was called with value:\n{value}")

# 使用 apply 應用除錯函式
ser.apply(debug_apply)

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何使用 Pandas 的 apply 方法來對每個元素進行除錯操作。首先，我們建立了一個包含整數的一維序列。接著，我們定義了一個名為 debug_apply 的除錯函式，該函式列印每個元素的值。

這段程式碼的核心邏輯是利用 apply 方法來對每個元素進行獨立操作。雖然 .apply 的靈活性使它可以模仿其他方法的行為，但也可能帶來一些潛在風險。

技術選型與未來趨勢

在選擇使用哪種方法時，我們需要考慮到效能和靈活性之間的平衡。通常來說，.agg 和 .transform 頁更適合處理大量資料時保持效率；.map 則提供了更高的靈活性但可能會犧牲一些效能；.apply 最為靈活但需要謹慎使用以避免潛在問題。

未來隨著資料科學和機器學習技術的發展，「資料轉換」將會變得更加智慧化和自動化。例如，「資料清洗」和「特徵工程」等步驟可能會更多地依賴於 AI 和機器學習模型來自動完成。

個人見解

玄貓認為，掌握這些基礎技術工具非常重要。然而，真正提升分析能力的是如何將它們運用到實際問題中去。「資料轉換」看似簡單，但在實際應用中往往需要考慮到多方面因素，例如資料品質、計算效率以及最終結果的可解釋性。「資料驅動決策」已經成為現代企業成功的關鍵因素之一，「資料轉換」則是實作此目標的一項基礎技術工具。

利用Pandas進行資料處理與分析

資料處理基礎

在進行資料分析時，Pandas是最常使用的Python函式庫之一。它提供了強大的資料結構和功能，讓資料處理變得更加簡單。其中，pd.Series.apply和pd.DataFrame.apply是兩個非常有用的方法，用於對資料進行自定義操作。

pd.Series.apply的應用

pd.Series.apply方法可以對Series中的每一個元素應用一個自定義函式。這個函式會被逐一呼叫，並且傳回的結果會形成一個新的Series。以下是一個簡單的範例：

import pandas as pd

def debug_apply(value):
    print(f"Apply was called with value: {value}")

ser = pd.Series([0, 1, 2])
ser.map(debug_apply)

內容解密：

在這個範例中，我們定義了一個簡單的函式debug_apply，它會列印預出傳入的值。接著，我們建立了一個包含三個元素的Series，並使用map方法對每一個元素應用這個函式。由於函式本身沒有傳回值，所以結果會是一個包含None值的Series。

資料框架的應用

與pd.Series.apply不同的是，pd.DataFrame.apply方法會對DataFrame中的每一列應用函式。這意味著函式會被應用到整列資料上，而不僅僅是單個元素。以下是一個範例：

import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    np.arange(6).reshape(3, -1),
    columns=list("ab")
).convert_dtypes(dtype_backend="numpy_nullable")

df.apply(debug_apply)

內容解密：

在這個範例中，我們建立了一個形狀為(3, 2)的DataFrame。接著，我們使用apply方法對每一列應用debug_apply函式。由於DataFrame有兩列資料，所以函式會被呼叫兩次。每次呼叫時，函式會接收到整列的資料。

使用value_counts計算頻率

對於離散資料，我們可以使用value_counts方法來計算每個唯一值出現的次數。這對於瞭解資料分佈非常有幫助。

ser = pd.Series(["a", "b", "c", "a", "c", "a"], dtype=pd.StringDtype())
ser.value_counts()

內容解密：

在這個範例中，我們建立了一個包含字串值的Series，並使用value_counts方法計算每個值出現的次數。結果顯示’a’出現了3次，‘c’出現了2次，‘b’出現了1次。

使用describe進行描述性統計

對於連續資料，我們可以使用describe方法來取得基本統計資訊，包括平均值、標準差、最小值、最大值以及四分位數等。

ser = pd.Series([0, 42, 84], dtype=pd.Int64Dtype())
ser.describe()

內容解密：

在這個範例中，我們建立了一個包含連續數值的Series，並使用describe方法來取得基本統計資訊。結果顯示了資料集中的各種統計量。

分箱演算法

分箱（Binning）是將連續變數分類別成離散區間的一種技術。這在處理年齡、收入等連續變數時非常有用。

分箱範例

假設我們有一組調查資料，包括年齡資訊。我們可以使用pd.cut方法將年齡分成不同的區間。

df = pd.DataFrame([
    ["Jane", 34],
    ["John", 18],
    ["Jamie", 22],
    ["Jessica", 36],
    ["Jackie", 33],
    ["Steve", 40],
    ["Sam", 30],
    ["Stephanie", 66],
    ["Sarah", 55],
    ["Aaron", 22],
    ["Erin", 28],
    ["Elsa", 37]
], columns=["name", "age"])

df.head()

bins = pd.cut(df["age"], bins=4)
print(bins)

內容解密：

在這個範例中，我們建立了一個包含年齡資訊的DataFrame，並使用pd.cut方法將年齡分成四個區間。結果顯示了每個年齡屬於哪個區間。

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資料處理技巧：分段、獨熱編碼與管道操作

資料處理在資料科學和機器學習中扮演著關鍵角色。透過有效的資料處理，我們能夠將原始資料轉換為更易於分析和建模的形式。本篇文章將探討分段（binning）、獨熱編碼（one-hot encoding）以及管道操作（chaining with .pipe），這些都是常見且重要的資料處理技術。

分段（Binning）

分段是將連續資料分成若干個區間的技術，這在資料探索和機器學習中非常有用。Pandas 提供了 pd.cut 函式來進行分段操作。

如何進行分段

假設我們有一個包含年齡資料的 DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Jane', 'John', 'Jamie', 'Jessica', 'Jackie', 'Steve', 'Sam', 'Stephanie', 'Sarah', 'Aaron', 'Erin', 'Elsa'],
    'age': [34, 18, 22, 36, 33, 40, 30, 66, 55, 22, 28, 37]
}
df = pd.DataFrame(data)

我們可以使用 pd.cut 函式將年齡資料進行分段：

bins = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 999]
labels = ['10-20', '20-30', '30-40', '40-50', '50-60', '60+']
df['age_bin'] = pd.cut(df['age'], bins=bins, labels=labels)

#### 內容解密：

在這段程式碼中，我們定義了年齡的區間範圍和對應的標籤。pd.cut 函式會根據這些區間範圍將年齡資料分成不同的區間，並使用我們定義的標籤來表示這些區間。

這樣處理後，DataFrame 的 age_bin 欄位就會包含每個人所屬的年齡區間：

name      age age_bin
Jane      34   30-40
John      18   10-20
Jamie     22   20-30
Jessica   36   30-40
Jackie    33   30-40
Steve     40   40-50
Sam       30   30-40
Stephanie 66   60+
Sarah     55   50-60
Aaron     22   20-30
Erin      28   20-30
Elsa      37   30-40

包含及排除邊界

預設情況下，pd.cut 是右包含（right inclusive）的，也就是說每個區間包含其右邊界值。例如，區間 (30, 40] 包含了 39 和 40。

如果我們希望改變這種行為，使其變成左包含（left inclusive），可以使用 right=False：

df['age_bin_left'] = pd.cut(df['age'], bins=bins, labels=labels, right=False)

#### 內容解密：

在這裡，我們將 right 引數設定為 False，這樣每個區間就變成了左包含、右排除的形式。例如，區間 [40, 50) 包含了 40，但不包含 50。

一次性處理多個欄位

如果我們有多個欄位需要進行分段處理，可以使用 .assign() 和 lambda 函式：

df = df.assign(age_bin=lambda x: pd.cut(x['age'], bins=bins, labels=labels))

處理超過最大值的情況

在實際應用中，我們可能會遇到超過最大區間值的情況。這時可以設定最後一個區間為一個非常大的值（如 999），以捕捉所有超過最大值的資料。

單熱編碼（One-Hot Encoding）

單熱編碼是將類別型資料轉換為二進位制向量的技術。這對於機器學習模型來說非常重要，因為大多數模型無法直接處理類別型資料。

####如何進行單熱編碼

假設我們有一個包含眼睛顏色的 Series：

ser = pd.Series([
    "green", "brown", "blue", "amber", "hazel", "amber",
    "green", "blue", "green"
], name="eye_colors")

使用 pd.get_dummies 函式可以將其轉換為二進位制向量：

dummies = pd.get_dummies(ser)

#### 內容解密：

在這裡，pd.get_dummies 函式會自動生成一個 DataFrame，其中每一列代表一種眼睛顏色，每一行代表一個觀察值。如果某行中某列為 True，則表示該觀察值具有該眼睛顏色。

自定義欄位名稱

如果我們不滿意預設的欄位名稱，可以使用 prefix 引數來自定義字首：

dummies = pd.get_dummies(ser, prefix="is_")

#### 內容解密：

在這裡，我們使用了 prefix="is_"，這樣生成的欄位名稱就會是 "is_green", "is_brown", "is_blue"等形式。這種命名方式更符合程式碼風格規範。

與管道操作結合

當進行多步驟的資料處理時，管道操作可以使程式碼更加簡潔和可讀。

#### 用法說明

假設我們有一個 DataFrame：

df = pd.DataFrame({
    "col1": [1, 2, 3],
    "col2": ["a", "b", "c"]
})

我們可以使用 .pipe() 函式來進行多步驟處理：

result = (
    df.pipe(some_function)
        .pipe(another_function)
        .pipe(yet_another_function)
)

#### 內容解密：

在這裡，.pipe() 函式接受一個函式作為引數，並將當前 DataFrame 作為該函式的第一個引數傳遞給它。這樣可以連續呼叫多個函式而不需要重複寫入或重新指定變數名稱。