Pandas技巧分享之创建测试数据

学习pandas的过程中，为了尝试pandas提供的各类功能强大的函数，常常需要花费很多时间去创造测试数据。

在pandas中，快速创建测试数据可以更快的评估 pandas 函数。

通过生成一组测试数据，可以评估例如 read_csv、read_excel、groupby等函数，以确保这些函数在处理不同数据格式和结构时都能正常工作。

本篇介绍一些快速创建测试数据的方法，提高学习pandas的效率。

1. 一般方法

一般创建测试数据的有两种：

• 一种是直接创建每行每列的数据
• 用 numpy 随机生成二维数组

1.1. 直接创建数据

这种方式之前的视频中已经多次使用，直接创建数据虽然麻烦，但好处是每个数据都可控，不论是数据类型还是值都高度可控。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {
        "数学": [100, 88, 94, 76, 84],
        "语文": [98, 80, 86, 76, 90],
        "英语": [95, 91, 86, 95, 83],
    },
    index=["小红", "小明", "小汪", "小李", "小张"],
)
df

1.2. 随机二维数组

随机生成二维数组需要用到numpy库，通过 numpy生成随机二维数据，然后将其转换为pandas的DataFrame。

比如，下面生成一个3行4列的随机数据：

pd.DataFrame(np.random.rand(3, 4))

上面的数据是随机的，每次运行产生的结果会不一样。

随机创建数据时，也可以设置索引和列名。

pd.DataFrame(
    np.random.rand(3, 4),
    index=["row1", "row2", "row3"],
    columns=["col1", "col2", "col3", "col4"],
)

2. 特殊技巧

上面介绍随机生成数据的方法只能生成浮点型数据，而且索引和列名都只能是默认的自增数字，数据的多样性不够。

下面介绍pandas自身提供的一些随机生成数据方法，可以生成不同类型的随机数据。

2.1. makeDataFrame

makeDataFrame() 方法会随机创建一个 30x4 的数据集。

df = pd.util.testing.makeDataFrame()
print(df.shape)
df.head()

索引是随机字符串。

2.2. makeMissingDataFrame

makeMissingDataFrame() 方法会随机创建一个 30x4 包含缺失值的数据集，缺失值的位置也是随机的。

df = pd.util.testing.makeMissingDataframe()
print(df.shape)
df.head()

2.3. makeTimeDataFrame

makeTimeDataFrame() 方法会随机创建一个 30x4 包含的数据集，索引是自增的日期。

df = pd.util.testing.makeTimeDataFrame()
print(df.shape)
df.head()

2.4. makeMixedDataFrame

makeMixedDataFrame()方法会随机创建一个 5x4的数据集，其中列的类型是多样的，有字符串，日期和数值。

df = pd.util.testing.makeMixedDataFrame()
print(df.shape)
df

3. 补充

上面介绍的方法生成的数据集不大，如果需要生成数据量较大的数据集的话，可以循环生成DataFrame，然后再拼接在一起。

上面介绍的方法，每次生成的数据集的值是随机的，不用担心拼接后全是重复的数据。

此外，除了上面介绍的方法之外，pd.util.testing 还有其他一些创建数据的方法，欢迎大家去探索，使用。

到此这篇关于Pandas技巧分享之创建测试数据的文章就介绍到这了,更多相关Pandas创建测试数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

最新评论