不常见的Pandas小窍门：我打赌一定有你不知道的全文共2501字

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作为一名数据分析师或数据科学家，不了解Python中的Pandas库是无论如何说不过去的，它已经成为Python中用来整理、清理数据的标准工具了。
然而，关于Pandas ，你确定自己完全掌握了嘛？本文将分享一些少见但有用的Pandas技巧，它们能提升工作效率，让生活更轻松。
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用剪贴板创建数据框众所周知， Pandas可以使用SQLAlchemy从CSV、JSON甚至直接从数据库轻松读取数据，但你知道Pandas还可以从所用操作系统的剪贴板读取数据吗？假设有一个包含多个数据表的Excel文件。现在，需要在Python中处理其中一个表的部分数据。你通常会怎么做？
· 从数据表中复制需要在Python中处理的数据。
· 将其粘贴到另一个数据表中。
· 将当前工作表保存到CSV文件中。
· 获取新CSV文件的路径。
· 在Python中，使用pd.read_csv('path/to/csv/file')将文件读入一个Pandas数据框架。
当然，其实有种更简单的方法——pd.read_clipboard() 。
· 复制所需数据区域
· 在Python中，使用pd.read_clipboard()
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如上所示，如果只是想要将一些数据加载到Pandas中，那么无需CSV或Excel的分离文件。
在该函数中还有一些小窍门。例如，当遇到带有日期格式的数据时，可能无法正确加载，如下所示：
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诀窍就是，为Pandas注明哪一列是需要解析的日期格式。
df = pd.read_clipboard(parse_dates=['dob'])
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使用测试方法生成虚拟数据有时可能需要生成一些样本数据帧，最常见的方法应该是使用NumPy生成一个具有随机值的数组，然后从该数组生成数据帧。
如果数据需要具有一定的分布，比如正态分布，就必须使用这种方法。但是，大多数情况下，数据是否呈正态分布并不重要，只要有数据就好。在这种情况下，有一种更简单的方法，即使用pandas.util.testing测试包生成样本数据帧。
pd.util.testing.makeDataFrame()数据帧的索引将使用随机字符串生成，默认情况下将有4列30行。
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如果需要数量相当的行和列，可以将testing.N定义为行数，并将testing.K定义为列数。
pd.util.testing.N = 10pd.util.testing.K = 5pd.util.testing.makeDataFrame()
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将数据帧输出至压缩文件
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数据帧可以轻松输出至文件，例如以df.to_csv()、df.to_json()等形式。但有时，为节省磁盘空间或另作它用，需要压缩文件。例如，作为一名数据工程师，为了将Pandas数据帧输出到CSV文件中，并将其传输到远程服务器，在发送前需要压缩文件以节省空间和带宽。
通常，一贯的解决方案是在所用调度工具(如Airflow或Oozie)中多操作一步，但Pandas可以直接输出压缩文件。所以，解决方案几步就可完成，更加简洁明了。
先使用第二个小窍门生成随机数据帧吧：
pd.util.testing.N = 100000pd.util.testing.K = 5df = pd.util.testing.makeDataFrame()
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在该例子中，仅需要一个数据框架，其中的值可完全不计。现在，将数据帧保存到一个CSV文件中，并检查其大小。
import osdf.to_csv('sample.csv')os.path.getsize('sample.csv')
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然后，可以试试将相同的数据帧输出到压缩文件中，并检查文件的大小。
df.to_csv('sample.csv.gz', compression='gzip')os.path.getsize('sample.csv.gz')
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