Part 11:Pandas的索引index所具备的四大性能

Pandas的索引index

Pandas的索引index的用途：

把数据存储于普通的column列也能用于数据查询，那使用index有什么好处?

index的用途总结:

1.更方便的数据查询;

2.使用index可以获得性能提升;

3.自动的数据对齐功能;

4.更多更强大的数据结构支持;

1.更方便的数据查询

import pandas as pd
df=pd.read_csv('./datas/ml-latest-small/ratings.csv')
df.head()

查询index的数量：df.count()

df.count()

drop==False,让索引列还保持在column：意思就是使id这一列继续存在于数据当中

#drop==False,让索引列还保持在column：意思就是使id这一列继续存在于数据当中
df.set_index('userId',inplace=True,drop=False)
df.head()

df.index

第一种：使用index查询的方法---会使查询的代码比较简单
df.loc[500].head() 

#第一种：使用index查询的方法---会使查询的代码比较简单
df.loc[500].head()

第二种:使用column的condition查询方法
condition=df['userId']
df.loc[condition==500].head() 

#第二种:使用column的condition查询方法
condition=df['userId']
df.loc[condition==500].head()

2.使用index会提升查询性能¶

如果index是唯一的，Pandas会使用哈希表优化，查询性能为O(1);

如果index不是唯一的，但是有序，Pandas会使用二分查找算法，查询性能为O(logN);

如果index是完全随机的，那么每次查询都要扫描全表，查询性能为O(N);

实验1：完全随机的顺序查询 

将数据随机打散

!pip install sklearn
#将数据随机打散
from sklearn.utils import shuffle
df_shuffle=shuffle(df)
df_shuffle.head()

查询我们的索引是不是递增的
df_shuffle.index.is_monotonic_increasing 

#查询我们的索引是不是递增的
df_shuffle.index.is_monotonic_increasing

查询我们的索引是不是递减的
df_shuffle.index.is_monotonic_decreasing

#查询我们的索引是不是递减的
df_shuffle.index.is_monotonic_decreasing

  %timeit 函数是经过大量运算，统计计算出平均运行所用的时间
 计时，查询id==500数据性能
%timeit df_shuffle.loc[500]

#  %timeit 函数是经过大量运算，统计计算出平均运行所用的时间
# 计时，查询id==500数据性能
%timeit df_shuffle.loc[500]

实验2：将index排序后查询 

调用sort函数默认为升序操作

#调用sort函数默认为升序操作
df_sorted=df_shuffle.sort_index()
df_sorted.head()
df_sorted.index.is_monotonic_increasing

调用sort函数默认为降序操作 设置为ascending=False为降序操作
 

#调用sort函数默认为降序操作 设置为ascending=False为降序操作
df_sorted2=df_shuffle.sort_index(ascending=False)
df_sorted2.index.is_monotonic_decreasing

判断索引是不是唯一的
df_sorted.index.is_unique

#判断索引是不是唯一的
df_sorted.index.is_unique

如果index不是唯一的，但是有序，Pandas会使用二分查找算法，查询性能为O(logN);
%timeit df_sorted.loc[500]

#如果index不是唯一的，但是有序，Pandas会使用二分查找算法，查询性能为O(logN);
%timeit df_sorted.loc[500]

3、使用index能自动对齐数据

包括series和dataframe

index会自动对齐

#index会自动对齐
s1=pd.Series([1,2,3],index=list('abc'))
s1

s2=pd.Series([2,3,4],index=list('bcd'))
s2

当s1+s2中遇到另一方没有找到相同的索引时，会显示NaN,无法进行算术操作时
 

#当s1+s2中遇到另一方没有找到相同的索引时，会显示NaN,无法进行算术操作时
s1+s2

4.使用index更多更强大的数据结构支持

很多强大的索引数据结构

Categoricallndex，基于分类数据的Index，提升性能;

Multilndex，多维索引，用于groupby多维聚合后结果等;

Datetimelndex，时间类型索引，强大的日期和时间的方法支持;