## 问题 你需要处理一个很大的数据集并需要计算数据总和或其他统计量。 ## 解决方案 对于任何涉及到统计、时间序列以及其他相关技术的数据分析问题，都可以考虑使用 [Pandas库](http://pandas.pydata.org/) 。 为了让你先体验下，下面是一个使用Pandas来分析芝加哥城市的[老鼠和啮齿类动物数据库](https://data.cityofchicago.org/Service-Requests/311-Service-Requests-Rodent-Baiting/97t6-zrhs) 的例子。在我写这篇文章的时候，这个数据库是一个拥有大概74,000行数据的CSV文件。 >>> import pandas >>> # Read a CSV file, skipping last line >>> rats = pandas.read_csv('rats.csv', skip_footer=1) >>> rats <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 74055 entries, 0 to 74054 Data columns: Creation Date 74055 non-null values Status 74055 non-null values Completion Date 72154 non-null values Service Request Number 74055 non-null values Type of Service Request 74055 non-null values Number of Premises Baited 65804 non-null values Number of Premises with Garbage 65600 non-null values Number of Premises with Rats 65752 non-null values Current Activity 66041 non-null values Most Recent Action 66023 non-null values Street Address 74055 non-null values ZIP Code 73584 non-null values X Coordinate 74043 non-null values Y Coordinate 74043 non-null values Ward 74044 non-null values Police District 74044 non-null values Community Area 74044 non-null values Latitude 74043 non-null values Longitude 74043 non-null values Location 74043 non-null values dtypes: float64(11), object(9) >>> # Investigate range of values for a certain field >>> rats['Current Activity'].unique() array([nan, Dispatch Crew, Request Sanitation Inspector], dtype=object) >>> # Filter the data >>> crew_dispatched = rats[rats['Current Activity'] == 'Dispatch Crew'] >>> len(crew_dispatched) 65676 >>> >>> # Find 10 most rat-infested ZIP codes in Chicago >>> crew_dispatched['ZIP Code'].value_counts()[:10] 60647 3837 60618 3530 60614 3284 60629 3251 60636 2801 60657 2465 60641 2238 60609 2206 60651 2152 60632 2071 >>> >>> # Group by completion date >>> dates = crew_dispatched.groupby('Completion Date') <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x10d0a2a10> >>> len(dates) 472 >>> >>> # Determine counts on each day >>> date_counts = dates.size() >>> date_counts[0:10] Completion Date 01/03/2011 4 01/03/2012 125 01/04/2011 54 01/04/2012 38 01/05/2011 78 01/05/2012 100 01/06/2011 100 01/06/2012 58 01/07/2011 1 01/09/2012 12 >>> >>> # Sort the counts >>> date_counts.sort() >>> date_counts[-10:] Completion Date 10/12/2012 313 10/21/2011 314 09/20/2011 316 10/26/2011 319 02/22/2011 325 10/26/2012 333 03/17/2011 336 10/13/2011 378 10/14/2011 391 10/07/2011 457 >>> 嗯，看样子2011年10月7日对老鼠们来说是个很忙碌的日子啊！^_^ ## 讨论 Pandas是一个拥有很多特性的大型函数库，我在这里不可能介绍完。但是只要你需要去分析大型数据集合、对数据分组、计算各种统计量或其他类似任务的话，这个函数库真的值得你去看一看。