1. 引言

前一篇介紹了Pandas實現簡單的SQL操作，本篇中將主要介紹一些相對複雜一點的操作。為了方便後面實操，先給出一份簡化版的裝置統計資料：

0   android NLL 387546520   2099457911
0   ios NLL 52877990    916421755
1   android 魅族  8995958 120369597
1   android 酷派  9915906 200818172
1   android 三星  16500493    718969514
1   android 小米  23933856    290787590
1   android 華為  26706736    641907761
1   ios 蘋果  52877990    916421755
2   android 小米-小米4  2786675 55376581
2   android 魅族-m2-note  4642112 130984205
2   android OPPO-A31    4893428 62976997
2   ios 蘋果-iPhone-6s    5728609 99948716
 

其中，第一列表示維度組合編號，第二列表示作業系統型別，第三列為維度值（NLL表示缺失，即第一行、第二行表示作業系統的統計，其餘表示廠商或機型），第三列、第四列分別表示UV、PV；且欄位之間為\t分隔。讀取該檔案為DataFrame：

import pandas as pd


df = pd.read_csv(path, names=['id', 'os', 'dim', 'uv', 'pv'], sep='\t')

2. 實戰

Add

在原dataframe上，增加一行資料；可通過dataframe的append函式來追加：

import numpy as np
row_df = pd.DataFrame(np.array([['2', 'ios', '蘋果-iPad 4', 3287509, 32891811]]), columns=['id', 'os', 'dim', 'uv', 'pv'])
df = df.append(row_df, ignore_index=True)
 

增加一列資料，則比較簡單：

df['time'] = '2016-07-19'

To Dict

關於android、ios的PV、UV的dict：

def where(df, column_name, id_value):
    df = df[df[column_name] == id_value]
    return df


def to_dict(df):
    """
    {"pv" or "uv" -> {"os": os_value}}
    :return: dict
    """
    df = where(df, 'id', 0)
    df_dict = df.set_index('os')[['uv', 'pv']].to_dict()
    return df_dict
 

Top

group某列後的top值，比如，android、ios的UV top 2的廠商：

def group_top(df, group_col, sort_col, top_n):
    """
    get top(`sort_col`) after group by `group_col`
    :param df: dataframe
    :param group_col: string, column name
    :param sort_col: string, column name
    :param top_n: int
    :return: dataframe
    """
    return df.assign(rn=df.sort_values([sort_col], ascending=False)
                     .groupby(group_col)
                     .cumcount() + 1) \
        .query('rn < ' + str(top_n + 1)) \
        .sort_values([group_col, 'rn'])

全域性top值加上group某列後的top值，並有去重：

def top(df, group_col, sort_col, top_n):
    """overall top and group top"""
    all_top_df = df.nlargest(top_n, columns=sort_col)
    grouped_top_df = group_top(df, group_col, sort_col, top_n)
    grouped_top_df = grouped_top_df.ix[:, 0:-1]
    result_df = pd.concat([all_top_df, grouped_top_df]).drop_duplicates()
    return result_df

排序編號

對某列排序後並編號，相當於給出排序名次。比如，對UV的排序編號：

df['rank'] = df['uv'].rank(method='first', ascending=False).apply(lambda x: int(x))

Left Join

Pandas的left join對NULL的列沒有指定預設值，下面給出簡單的實現：

def left_join(left, right, on, right_col, default_value):
    df = pd.merge(left, right, how='left', on=on)
    df[right_col] = df[right_col].map(lambda x: default_value if pd.isnull(x) else x)
    return df

自定義

對某一列做較為複雜的自定義操作，比如，廠商的UV佔比：

def percentage(part, whole):
    return round(100*float(part)/float(whole), 2)


os_dict = to_dict(df)
all_uv = sum(os_dict['uv'].values())
df = where(df, 'id', 1)
df['per'] = df.apply(lambda r: percentage(r['uv'], all_uv), axis=1)

重複值

某列的重複值的行：

duplicate = df.duplicated(subset=columns, keep=False)

寫MySQL

Pandas的to_sql函式支援Dataframe直接寫MySQL資料庫。在公司開發時，常常會有辦公網與研發網是不通的，Python的sshtunnel模組提供ssh通道，便於入庫debug。

import MySQLdb
from sshtunnel import SSHTunnelForwarder


with SSHTunnelForwarder(('porxy host', port),
                        ssh_password='os passwd',
                        ssh_username='os user name',
                        remote_bind_address=('mysql host', 3306)) as server:
    conn = MySQLdb.connect(host="127.0.0.1", user="mysql user name", passwd="mysql passwd",
                           db="db name", port=server.local_bind_port, charset='utf8')
    df.to_sql(name='tb name', con=conn, flavor='mysql', if_exists='append', index=False)