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数据分析，如何能错过 Pandas 。
现在，数据科学家 Roman Orac 分享了他在工作中相见恨晚的 Pandas 使用技巧。
了解了这些技巧，能让你在学习、使用 Pandas 的时候更加高效。
话不多说，一起学习一下~
Pandas实用技巧
用 Pandas 做数据分析，最大的亮点当属 DataFrame。不过，在展示成果的时候，常常需要把 DataFrame 转成另一种格式。
Pandas 在这一点上其实十分友好，只需添加一行代码。
DataFrame 转 HTML
如果你需要用 HTML 发送自动报告，那么 to_html 函数了解一下。
比如，我们先设定这样一个 DataFrame：
import numpy as np
import pandas as pd
import random
n = 10
df = pd.DataFrame(
{
"col1": np.random.random_sample(n),
"col2": np.random.random_sample(n),
"col3": [[random.randint(0, 10) for _ in range(random.randint(3, 5))] for _ in range(n)],
}
)
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用上 to_html，就可以将表格转入 html 文件：
df_html = df.to_html()
with open(‘analysis.html’, ‘w’) as f: f.write(df_html)
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与之配套的，是 read_html 函数，可以将 HTML 转回 DataFrame。
DataFrame 转 LaTeX
如果你还没用过 LaTeX 写论文，强烈建议尝试一下。
要把 DataFrame 值转成 LaTeX 表格，也是一个函数就搞定了：
df.to_latex()
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DataFrame 转 Markdown
如果你想把代码放到 GitHub 上，需要写个 README。
这时候，你可能需要把 DataFrame 转成 Markdown 格式。
Pandas 同样为你考虑到了这一点：
print(df.to_markdown())
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注：这里还需要 tabulate 库
DataFrame 转 Excel
说到这里，给同学们提一个小问题：导师/老板/客户要你提供 Excel 格式的数据，你该怎么做？
当然是——
df.to_excel(‘analysis.xlsx’)
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需要注意的是，如果你没有安装过 xlwt 和 openpyxl 这两个工具包，需要先安装一下。
另外，跟 HTML 一样，这里也有一个配套函数：read_excel，用来将excel数据导入pandas DataFrame。
DataFrame 转字符串
转成字符串，当然也没问题：
df.to_string()
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5个鲜为人知的Pandas技巧
此前，Roman Orac 还曾分享过 5 个他觉得十分好用，但大家可能没有那么熟悉的 Pandas 技巧。
1、data_range
从外部 API 或数据库获取数据时，需要多次指定时间范围。
Pandas 的 data_range 覆盖了这一需求。
import pandas as pd
date_from = “2019-01-01”
date_to = “2019-01-12”
date_range = pd.date_range(date_from, date_to, freq=”D”)
print(date_range)
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freq = “D”/“M”/“Y”，该函数就会分别返回按天、月、年递增的日期。
2、合并数据
当你有一个名为left的DataFrame：
和名为right的DataFrame：
想通过关键字“key”把它们整合到一起：
实现的代码是：
df_merge = left.merge(right, on = ‘key’, how = ‘left’, indicator = True)
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3、最近合并（Nearest merge）
在处理股票或者加密货币这样的财务数据时，价格会随着实际交易变化。
针对这样的数据，Pandas提供了一个好用的功能，merge_asof。
该功能可以通过最近的key（比如时间戳）合并DataFrame。
举个例子，你有一个存储报价信息的DataFrame。
还有一个存储交易信息的DataFrame。
现在，你需要把两个DataFrame中对应的信息合并起来。
最新报价和交易之间可能有10毫秒的延迟，或者没有报价，在进行合并时，就可以用上 merge_asof。
pd.merge_asof(trades, quotes, on=”timestamp”, by=’ticker’, tolerance=pd.Timedelta(‘10ms’), direction=‘backward’)
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4、创建Excel报告
在Pandas中，可以直接用DataFrame创建Excel报告。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=["a", "b", "c"])
report_name = 'example_report.xlsx'
sheet_name = 'Sheet1'
writer = pd.ExcelWriter(report_name, engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
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不只是数据，还可以添加图表。
# define the workbook
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets[sheet_name]
# create a chart line object
chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})
# configure the series of the chart from the spreadsheet
# using a list of values instead of category/value formulas:
# [sheetname, first_row, first_col, last_row, last_col]
chart.add_series({
'categories': [sheet_name, 1, 0, 3, 0],
'values': [sheet_name, 1, 1, 3, 1],
})
# configure the chart axes
chart.set_x_axis({'name': 'Index', 'position_axis': 'on_tick'})
chart.set_y_axis({'name': 'Value', 'major_gridlines': {'visible': False}})
# place the chart on the worksheet
worksheet.insert_chart('E2', chart)
# output the excel file
writer.save()
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注：这里需要 XlsxWriter 库
5、节省磁盘空间
Pandas在保存数据集时，可以对其进行压缩，其后以压缩格式进行读取。
先搞一个 300MB 的 DataFrame，把它存成 csv。
df = pd.DataFrame(pd.np.random.randn(50000,300))
df.to_csv(‘random_data.csv’, index=False)
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压缩一下试试：
df.to_csv(‘random_data.gz’, compression=’gzip’, index=False)
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文件就变成了136MB。
gzip压缩文件可以直接读取：
df = pd.read_csv(‘random_data.gz’)
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这一份Pandas技巧笔记，暂且说到这里。各位同学都做好笔记了吗？
Talk is cheap, show me the code。学会了，就用起来吧