Pandas根据条件从列值创建列表

Pandas 是一个基于 NumPy 的 Python 数据分析库，它提供了大量的数据操作和分析工具。使用 Pandas 可以轻松地从 DataFrame 中根据条件筛选数据并创建列表。

基础概念

DataFrame：Pandas 中的一个二维表格型数据结构，可以存储多种类型的数据，并且具有行索引和列索引。

条件筛选：根据指定的条件来过滤 DataFrame 中的数据。

相关优势

1. 高效的数据操作：Pandas 提供了丰富的数据操作方法，能够快速地进行数据清洗和处理。
2. 灵活的条件筛选：可以使用布尔索引或 query 方法根据复杂的条件进行数据筛选。
3. 易于集成：与 NumPy 和其他数据分析库（如 Matplotlib）无缝集成。

类型与应用场景

• 类型：主要应用于结构化数据的处理，如表格数据、时间序列数据等。
• 应用场景：数据分析、数据清洗、数据预处理、机器学习数据准备等。

示例代码

假设我们有一个包含学生信息的 DataFrame，如下所示：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'Age': [24, 27, 22, 32, 29],
    'Score': [85, 88, 92, 78, 95]
}

df = pd.DataFrame(data)

根据条件从列值创建列表

示例1：筛选出年龄大于 25 岁的学生姓名列表。

names_above_25 = df[df['Age'] > 25]['Name'].tolist()
print(names_above_25)  # 输出: ['Bob', 'David', 'Eva']

示例2：筛选出分数大于 90 的学生姓名和分数的元组列表。

high_scores = list(df[df['Score'] > 90][['Name', 'Score']].itertuples(index=False, name=None))
print(high_scores)  # 输出: [('Charlie', 92), ('Eva', 95)]

遇到的问题及解决方法

问题：在使用条件筛选时，可能会遇到性能问题，尤其是在处理大规模数据集时。

原因：Pandas 在处理大数据集时，可能会因为内存限制或计算复杂度而导致性能下降。

解决方法：

1. 优化条件表达式：尽量使用简单的布尔索引，避免复杂的嵌套条件。
2. 分块处理：对于非常大的数据集，可以使用 chunksize 参数分块读取和处理数据。
3. 使用更高效的数据结构：在某些情况下，可以考虑使用 Dask 或 Vaex 等库来处理超大规模的数据集。

例如，使用 chunksize 分块处理数据：

chunk_size = 1000
results = []

for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
    filtered_chunk = chunk[chunk['Age'] > 25]
    results.extend(filtered_chunk['Name'].tolist())

print(results)

通过这些方法，可以有效地解决在大规模数据集上进行条件筛选时遇到的性能问题。