在 Pandas DataFrame 中使用 pyarrow.DictionaryArray 替换 Categorical 的挑战和解决方案

如何在 Pandas DataFrame 中使用 pyarrow.DictionaryArray 替换 Categorical

简介

在当今数据驱动的世界中，有效管理和处理数据类型至关重要。Pandas，一个强大的 Python 数据分析库，提供了一个名为 dtype_backend 的选项，允许用户使用 Arrow 类型。本文旨在探讨使用 pyarrow.DictionaryArray 代替 Categorical 这一特定场景中的挑战，并提供有效的解决方案。

使用 pyarrow.DictionaryArray

为了使用 pyarrow.DictionaryArray，首先需要创建一个包含一系列值的数组，并将它们编码为字典类型。下面是一个使用 pyarrow 的示例：

import pyarrow as pa
import pandas as pd

vals = ['A', 'B', 'C']
as_dict_vals = pa.array(vals).dictionary_encode()
dtype = pd.ArrowDtype(as_dict_vals.type)

此操作将创建一个字典类型，其中值被编码为整数索引。

管理值和索引

与 Categorical 不同，DictionaryArray 不会暴露其底层值和索引。这对于管理和修改数据类型提出了挑战。对于需要添加或删除值的情况，我们可以使用以下代码片段：

def add_value(arr, val):
    new_dict = arr.dictionary.append(val)
    new_array = pa.DictionaryArray.from_arrays(new_dict, arr.indices)
    return new_array

def remove_value(arr, val):
    idx = arr.dictionary.index(val)
    new_dict = arr.dictionary.remove(idx)
    new_array = pa.DictionaryArray.from_arrays(new_dict, arr.indices)
    return new_array

这些函数分别添加和删除值，同时维护索引和字典之间的对应关系。

如何在 Pandas 中存储值？

DictionaryArray 值存储在两个单独的数组中：字典数组和索引数组。字典数组包含唯一值，而索引数组包含每个值的整数索引。Pandas 将这些数组存储为 pyarrow.DictionaryArray 对象。

解决问题

使用 DictionaryArray 时面临的一个挑战是向 pd.Categorical 序列添加新值时遇到的 TypeError。这是因为 Categorical 序列只允许其预定义的值。相反，DictionaryArray 允许添加新值，无需修改底层数据结构。

结论

本文深入探讨了使用 pyarrow.DictionaryArray 替换 Categorical 在 Pandas DataFrame 中的挑战和解决方案。通过理解数据存储方式以及如何管理值和索引，用户可以有效地使用这种替代方案来处理复杂的数据类型。

常见问题解答

1. 为什么使用 DictionaryArray？

• DictionaryArray 对于处理大量具有重复值的数据很有用，因为它可以减少内存使用。

2. 我可以在 DictionaryArray 上使用 observed=True 吗？

• 否，observed=True 选项只适用于 Categorical 序列。

3. 如何将 DictionaryArray 转换为 Categorical？

• 可以使用 to_pandas() 方法将 DictionaryArray 转换为 Categorical。

4. DictionaryArray 和 Categorical 之间的主要区别是什么？

• DictionaryArray 允许添加新值，而 Categorical 只允许其预定义的值。

5. DictionaryArray 的性能优势是什么？

• 对于具有大量重复值的数据，DictionaryArray 的内存使用和处理速度都优于 Categorical。