大熊猫的功能数据处理
pandas-pl的Python项目详细描述
pandas ply是一个很薄的层，使用pandas可以更轻松地操作数据。特别是，在pandas需要变异、保存中间值或其他笨拙的构造的情况下，它提供了优雅、功能性、可链接的语法。这样，它的目标是使pandas更接近r的dplyr包提供的“数据操作语法”。
例如，以下面的dplyr代码为例：
flights%>%group_by(year,month,day)%>%summarise(arr=mean(arr_delay,na.rm=TRUE),dep=mean(dep_delay,na.rm=TRUE))%>%filter(arr>30&dep>30)
在pandas中最常用的表达方式可能是：
grouped_flights=flights.groupby(['year','month','day'])output=pd.DataFrame()output['arr']=grouped_flights.arr_delay.mean()output['dep']=grouped_flights.dep_delay.mean()filtered_output=output[(output.arr>30)&(output.dep>30)]
pandas ply让您改为编写：
(flights.groupby(['year','month','day']).ply_select(arr=X.arr_delay.mean(),dep=X.dep_delay.mean()).ply_where(X.arr>30,X.dep>30))
在我们看来，这段pandas ply代码比原来的pandas代码更干净、更具表现力、更可读、更简洁、更不易出错。
关于pandas ply的解释性说明上面的代码示例：
- pandas ply的方法（如上面的ply_select和ply_where）直接附加到pandas对象，并且可以立即使用，无需任何包装或重定向。它们以前缀ply_开始，以区别于内置的pandas方法。
- pandas ply的方法是以sql的运算符命名的（并在其后建模）。（但请记住，这些运算符的出现顺序并不总是与sql语句中的顺序相同：SELECT a FROM b WHERE c GROUP BY d可能映射到b.ply_where(c).groupby(d).ply_select(a)。
- pandas ply包含一个简单的系统，用于构建“符号表达式”以作为其方法的参数。^上面的{tt6}$是ply.symbolic.Symbol的实例。对该符号的操作将生成更大的复合符号表达式。当pandas-ply接收到作为参数的符号表达式时，它会将其转换为函数。例如，上面代码中的X.arr > 30可以作为lambda x: x.arr > 30提供。使用符号表达式可以省略lambda x:，从而减少代码的混乱。
使用pandas ply
安装pandas ply时使用：
$ pip install pandas-ply
pandas ply的典型用法是从：
importpandasaspdfrompandas_plyimportinstall_ply,X,sym_callinstall_ply(pd)
在调用install_ply之后，所有pandas对象都附加了pandas ply的方法。
API参考
完整的api引用可在http://pythonhosted.org/pandas-ply/获得。
可能的操作步骤
- 扩展pandas'本机groupby以支持符号表达式？
- 扩展pandas'本机apply以支持符号表达式？
- 将.ply_call添加到pandas对象以扩展可链接性？
- ply_select的版本，它支持依赖于早期计算列的后期计算列？
- 支持谨慎列排序的ply_select版本？
- 更好地处理指数？
许可证
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