一、什么是TabularData
TabularData是一种用于处理数据的库。如果要在Python中进行数据分析、数据视觉化等操作，通常需要将数据读入pandas中，TabularData则是这样一款处理数据的库。它允许用户从各种不同的数据源中读取数据、修改数据、合并数据，还能直接对数据进行统计分析。
二、为什么要使用TabularData
TabularData具有以下几个优点：
1、很容易就能够使用各种数据源（比如CSV、Excel文件等）读取数据；
2、TabularData具有很方便的SQL-like语法，用户可以很容易地进行数据分组、筛选、排序、连接等操作；
3、数据的统计分析也变得异常简单，你可以计算平均值、中位数、标准差等常见的统计指标，而且这些操作都是线程安全的。
三、基本用法
假设我们有一份名为student.csv的学生数据文件，它的内容如下：
name,age,gender,rank
Tom,18,Male,1
Jerry,17,Male,2
Lily,19,Female,3
Lucy,18,Female,4
我们可以使用TabularData轻松读取这份文件，然后对数据进行筛选、排序等操作。
from tabulardata import *
td = TabularData('student.csv')
td.order_by('rank')
td.where('age > 18')
print(td.select('name, age, gender'))
上述代码首先创建了一个TabularData对象，然后对数据进行了一些操作，最后选择了名字、年龄和性别这三个字段输出。
四、高级应用
TabularData还提供了一些高级功能，便于您在处理复杂数据时更加方便。
1、数据的统计分析
下面的示例演示了如何使用TabularData来计算某个字段的平均值：
td = TabularData('data.csv')
print(td.mean('score'))
在这个示例中，我们通过mean方法计算出了score字段的平均值。
2、数据的合并
如果您有两个数据源需要合并，TabularData也能很好地完成这个任务：
td1 = TabularData('data1.csv')
td2 = TabularData('data2.csv')
td = td1.join(td2, 'id')
在这里，我们创建了两个TabularData对象，然后使用join方法将这两个对象合并在了一起。’id’参数指定了合并的关键字段。
3、数据的处理
有时，您需要在进行数据分析之前对原始数据进行处理。下面的示例演示了如何使用TabularData对数据进行散点图绘制之前的处理：
td = TabularData('data.csv')
td.add_calculated_column('size', lambda row: row['width'] * row['height'])
td.scatterplot('size', 'price')
在上述代码中，我们添加了一个名为size的新列，并将其定义为width和height两个列的值的乘积。随后，我们使用scatterplot方法绘制了一张散点图。
五、总结
综合以上介绍，TabularData是一款十分优秀的数据处理库，能够极大地方便数据处理的操作。从以下几个方面来看，TabularData都比较不错：直观的方法名，可以让你轻松理解和使用；完善的文档帮助用户使用；支持SQL-like操作。
原创文章，作者：RTIX，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/136696.html
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