pandas

Table of Contents

1. pandas

1.1. Resources

https://pandastutor.com/ → run pandas code step by step
“Fluent Pandas” → good, comprehensive review
https://github.com/jvns/pandas-cookbook
https://github.com/tommyod/awesome-pandas

1.2. Pandas column typing

Aunque Python tiene Static Typing, no se aplica de momento a las columnas de Pandas
https://koalas.readthedocs.io/en/latest/user_guide/typehints.html

1.2.1. panderas

1.3. Pandas: Setting no. of max rows - Stack Overflow

from IPython.display import display
with pd.option_context('display.max_rows', 100, 'display.max_columns', 10, 'display.max_colwidth', 100):
    display(df) #need display to show the dataframe when using with in jupyter
    #some pandas stuff

1.5. Declarative pipeline in pandas   idea

In YAML

1.5.1. kmiller96/conduits: Declarative Data Pipelines

https://github.com/kmiller96/conduits

1.5.2. Recopilation of generic functions

1.7. Pandas tricks

  • Crear un índice de fechas rápidamente con pandas

      aa = pd.date_range("2021-01-01", "2021-01-02").to_pydatetime().tolist()
  [x.strftime("%Y%m%d") for x in aa]

  • fechas en csv
    Se pierde el formato de la fecha

        df.date = pd.to_datetime(df.date, format="%Y-%m-%d")
    df.date = [x.date() for x in df.date.dt.to_pydatetime()]

  • Aplicar a 2 columnas

        df['point'] = df[[[['lat', 'lng']]]].apply(Point, axis=1)

  • Media móvil hacia delante
    rolling hace la media móvil hacia atrás y no acepta argumentos negativos, así que para hacerlo hacia delante le tienes que dar la vuelta al dataframe, calcular la media, y volver a darle la vuelta:

      candidate["time_diff"][::-1].rolling(N, closed="left").mean()[::-1]

  • df.isin

        import pandas as pd
    df.isin({'columna': <lista>})
    # Comprueba si cada elemento de <lista> esta en df['columna'], es equivalente a un in

  • df.where
    Si estamos trabajando con algún DataFrame que tenga nulos, hay que tener cuidado de no tirarlos cuando hagamos dropna(), ya que por defecto tiene parámetro how’any=’ y tira todas las filas que tengan un NaN en alguna columna.

        df.where(df['a'] > 1).dropna(how='all')
  • filtros temporales
  • df.groupby
    • Luego para volver a tener un índice tienes que hacer .reset_index()

  • pd.melt
    https://en.wikipedia.org/wiki/Wide_and_narrow_data

        pd.melt(df, id_vars=[, ..., ], value_vars=[, ... , ])
    # Sirve para pasar de formato ancho a formato largo/estrecho
    # id_vars son las variables que quieres que sigan como columnas
    # value_vars son las variables que quieres que se conviertan en 2 columnas sólamente:
    # 1. Columna llamda variable que toma todos los valores que le pases a value_vars
    # 2. Columna llamada value que tiene los valores que antes estaban distribuidos en las columnas value_vars

    df.pivot(index=None, columns=None, values=None)
    # Es la función inversa

  • Pequeños trucos

        nsmallest() and nlargest() → Cuando tienes un dataframe grande, en vez de sort_values, te saca los N primeros/últimos
    ne() → not equal
    idxmin, idxmax → te saca el primer índice/último que cumple una condición

  • One-hot encode y decode

      s = pd.Series(['dog', 'cat', 'dog', 'bird', 'fox', 'dog'])
  pd.get_dummies(s) # one-hot encoding
  pd.get_dummies(s).idxmax(1) # one-hot decoding

  • df.query

        filter = df.query(f'id = 1149361 and date < {current_date}')

    Hace dropna() automáticamente, así que hay que tener cuidado si hay algún NaN
    Documentación de query

  • merge_asof
    merge por distancia mínima

  • utilidades

    • df.to_clipboard
    • pd.options.mode.chained_assignment = None para quitar warning
      def get_dups(df, pkeys):
      df = df.copy()
      grouped = df.groupby(pkeys).count()
      return df.merge(grouped[grouped > 1].dropna(how='all').reset_index()[pkeys])

    Sumar todos los campos salvo uno que es el id

      df.join(pd.DataFrame({'sum': df.copy().drop(columns='id').sum(axis=1)}))
1.7.0.1. Use itertuples instead of iterrows

itertuples es lo mas rápido, imagino que iterrows hará una copia y por eso tarda más

1.8. pandas ecosystem

Qué hacer si te quedas sin RAM para procesar todos tus datos, quieres encadenar pipes de pandas, paralelizar operaciones…

1.8.1. Scaling Pandas: Dask vs Ray vs Modin vs Vaex vs RAPIDS

  • Modin, with Ray as a backend. By installing these, you might see significant benefit by changing just a single line (import pandas as pd to import modin.pandas as pd). Unlike the other tools, Modin aims to reach full compatibility with Pandas.
  • Dask, a larger and hence more complicated project. But Dask also provides Dask.dataframe, a higher-level, Pandas-like library that can help you deal with out-of-core datasets.
  • Vaex, which is designed to help you work with large data on a standard laptop. Its Pandas replacement covers some of the Pandas API, but it’s more focused on exploration and visualization.
  • RAPIDS, if you have access to NVIDIA graphics cards

1.8.2. Dask

Avoid duplicated columns! (pandas is fine with them, Dask is not)

1.8.3. Vaex

1.8.3.1. Uncluster Your Data Science Using Vaex • Maarten Breddels & Jovan Veljanoski • GOTO 2021 - YouTube
  1. Store the expresion, not the result, to save memory

    las expresiones que referencia a una columna no se calculan y no se guardan sino que se quedan como expresiones y por lo tanto no gasta memoria

  2. Get data from AWS (and more clouds) bucket directly

    dice cómo utilizar apis de nubes públicas para poder subir un archivo enorme y trabajar con el estando el archivo en un servidor remoto

1.8.4. InvestmentSystems/static-frame: Immutable and grow-only Pandas-like DataFrames with a more explicit and consistent interface.

Los DataFrames que son grow-only pueden utilizarse para definir una jerarquía de tipos de datos: un tipo extiende el siguiente

1.8.6. pyjanitor

https://stackoverflow.com/questions/74497801/import-janitor-as-jn-typeerror-type-object-is-not-subscriptable
Para versiones antiguas de Python:
pip install pyjanitor==0.23.1

1.9. pandas to dask

import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("postgresql://user:password@localhost/database_name")
iterate = pd.read_sql(query, engine, chunksize=100000)
df = dd.from_pandas(data=next(iterate), npartitions=1)
for chunk in iterate:
    df2 = dd.from_pandas(chunk, npartitions=1)
    # To avoid lazy evaluation, otherwise df, df2 won't be up to date:
    df = df.compute()
    df2 = df2.compute()
    df = dd.concat([df, df2], axis=0)

1.9.1. Add metadata (ValuError: Metadata inference failed in …)

Error → ValueError: Metadata inference failed in

1.9.2. Cannot hash with pandas

pd.util.hash_pandas_object

1.10. pandas to geodask

Not working yet
Maybe see this:

import geopandas as gpd
import dask_geopandas as dg


def read_sql_daskgeo(query, engine, chunksize=1000000, npartitions=1, geometry="geom", **kwargs):
    iterate = pd.read_sql(query, engine, chunksize=chunksize)

    df = dg.from_geopandas(data=gpd.GeoDataFrame(next(iterate), geometry=geometry), npartitions=npartitions)
    for chunk in iterate:
        df2 = dg.from_geopandas(gpd.GeoDataFrame(chunk, geometry=geometry), npartitions=npartitions)
        # To avoid lazy evaluation, otherwise df, df2 won't be up to date:
        df = df.compute()
        df2 = df2.compute()
        df = dg.concat([df, df2], axis=0)

        del df2, chunk
    del iterate

    return df

1.10.1. Ideas to make it work

  • Instead of creating a dask dataframe and then a

1.11. pandas reproducibility

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.util.hash_pandas_object.html

#!/bin/bash

python -c 'import pandas as pd; df = pd.read_csv("_file.csv"); print(pd.util.hash_pandas_object(df).sum())'
python -c 'import pandas as pd; print(pd.__version__)'
for dir in ~/.local/share/venvs/*; do
    echo -en "$dir $(readlink $dir/project)\n"
    source $dir/venv/bin/activate
        python -c 'import pandas as pd; print(pd.__version__)'
        python -c 'import pandas as pd; df = pd.read_csv("_file.csv"); print(pd.util.hash_pandas_object(df).sum())'
    deactivate
done


python -c 'import pandas as pd; df = pd.read_csv("file.csv"); print(pd.util.hash_pandas_object(df))' # Calculate hash by row
python -c 'import pandas as pd; df = pd.read_csv("file.csv"); print(pd.util.hash_pandas_object(df.T))' # Calculate hash by column

1.13. Polars

Pandas in Rust

1.13.1. Review [2023-02-02 Thu]

  • no df.query
  • df.select instead of df[["column", "column2"]]
  • Lazy evaluation: NAIVE QUERY PLAN creates a graph detailing execution. Use
    .collect() to evaluate
    .show_graph() to get more detailed plan graph

  • cleaner aggregation

        import polars as pl
    pl.read_csv("sales data-set.csv")
    .groupby("Store")
    .agg(
        [
            pl.col("Weekly_Sales").min().alias("Weekly_Sales_min"),
            pl.col("Weekly_Sales").mean().alias("Weekly_Sales_mean"),
            pl.col("Weekly_Sales").max().alias("Weekly_Sales_max"),
            pl.col("Weekly_Sales").min().alias("Dept_min"),
            pl.col("Weekly_Sales").mean().alias("Dept_mean"),
            pl.col("Weekly_Sales").max().alias("Dept_max")
        ]
    )
  • joining on expressions

1.13.3. polars 0.27 release : rust examples and docs in rust, most are in python

1.13.5. Polars Ecosystem

Polars equilvalents of Pandas libaries
geopandas alternative: geopolars
panderas alternative: patito

Author: Julian Lopez Carballal

Created: 2024-09-16 Mon 07:01