官方调研重磅发布，Pandas或将重构？

为指引 Pandas 未来开发方向，Pandas 官方团队于 2019 年夏搞了一次调研，这次调研历时 15 天，共有 1250 条反馈数据。问卷数据保存在 data 文件夹的 2019.csv.zip 文件里。

这里又学一招，原来 pandas 可以直接从压缩文件里读取数据文件，原文用的是 .gz 文件，呆鸟这里用 .zip 也可以。

下列代码读取问卷数据，并对 matplotlib、seaborn 的字体进行设置，其中还包括了，如何在 macOS 里显示中文。

1. import pandas as pd  
2. import seaborn as sns  
3. import matplotlib.pyplot as plt  
4. %matplotlib inline  
5. plt.rcParams['figure.dpi'] = 150  
6. # 让 matplotlib 支持中文  
7. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  
8. # 让 seaborn 的文字大一些  
9. sns.set( font='SimHei', font_scale=1.2)  
10. # # 让 MacOS 下的 Matplotlib 与 Seaborn 支持中文  
11. # plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS']  
12. # sns.set_style('whitegrid',{'font.sans-serif':['Arial Unicode MS','Arial']})  
13. # 用来正常显示负号，这里其实用不上  
14. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  
15. df = pd.read_csv("data/2019.csv.zip", parse_dates=['日期时间'], encoding="GBK")  
16. # df.head() 

答卷人分析

绝大多数答卷人都具有丰富的 pandas 使用经验，使用频率也很高。

1. order = [  
2.     '少于 3 个月',  
3.     '3 个月 至 1 年',  
4.     '1 至 2 年',  
5.     '3 至 5 年',  
6.     '5 年以上',  
7. ]  
8. sns.countplot(y='您用 pandas 多久了？',  
9.               data=df, orderorder=order, 
10.               color='k').set(title="您用 pandas 多久了？",  
11.                              ylabel="")  
12. sns.despine() 

1. order = [  
2.     "刚开始用",  
3.     "偶尔",  
4.     "每周",  
5.     "每天"  
6. ]  
7. sns.countplot(y='pandas 使用频率', data=df, orderorder=order,  
8.               color='k').set(title="pandas 使用频率",  
9.                              ylabel="")  
10. sns.despine() 

为了对比 Pandas 与 Python 的流行度，我们的问卷里提出了一些 Python 开发者调研问卷问过的问题。

90% 的答卷人把 Python 作为主开发语言，Python 软件基金会调研报告里的数据为 84%。

1. pct_format = "{:0.2%}".format  
2. df['Python 是您的主打语言吗？'].str.replace(  
3.     "否.*", "否").value_counts(normalize=True).apply(pct_format)  

1. 是    90.67%  
2. 否     9.33%  
3. Name: Python 是您的主打语言吗？, dtype: object 

数据显示 Windows 用户居多。

1. oses = [  
2.     "Linux",  
3.     "Windows",  
4.     "MacOS"  
5. ]  
6. df['您用哪种操作系统？'].str.split(';').explode().value_counts().div(  
7.     len(df)).loc[oses].apply(pct_format)  

1. Linux      61.57%  
2. Windows    60.21%  
3. MacOS      42.75%  
4. Name: 您用哪种操作系统？, dtype: object 

这里用 0.25 版推出的 explode 方法定义了个函数。

1. def split_and_explode(s):  
2.     return s.str.split(";").explode().to_frame() 

conda 是最流行的虚拟环境工具。

1. replace = {  
2.     "否，我不用虚拟环境": "否"  
3. }  
4. col = '您是否用过下列 Python 虚拟环境工具？（多选）'  
5. sns.countplot(y=col,  
6.               data=split_and_explode(df[col]).replace(replace),  
7.               color='k').set(title='您是否用过下列 Python 虚拟环境工具？',  
8.                              ylabel="")  
9. sns.despine() 

绝大多数答卷人只用 Python 3。

1. df['Python 2 还是 3？'].value_counts(normalize=True).rename(  
2.     index={"2;3": "2 & 3"}).apply(pct_format)  

1. 3        92.39%  
2. 2 & 3     6.80%  
3. 2         0.81%  
4. Name: Python 2 还是 3？, dtype: object 

Pandas API

开源软件团队很难了解用户实际爱用哪些功能，这次调研，我们特地提了一些问题，了解了大家的喜好。

CSV 与 Excel 是最流行的文件类型，真是让人喜忧参半。

1. sns.countplot(y='您常用哪个读写器读取数据？',  
2.               data=df['您常用哪个读写器读取数据？'].str.split(';').explode().to_frame(),  
3.               color='k').set(title="您常用哪个读写器读取数据？",  
4.                              ylabel="")  
5. sns.despine(); 

为了做好重构 pandas 内核的准备，我们还调研了 100 列及以上大型 DataFrame 的处理情况。

1. sns.countplot(y='处理 100 列及以上大型 DataFrame 的频率',  
2.               data=df, color='k').set(title="处理大型 DataFrame 的频率",  
3.                                       ylabel="");  
4. sns.despine() 

Pandas 增加新扩展类型的速度较慢。类别型（Categorical）是最常用的，此外，可空整数（Nullable Integer）与带时区的 Datetime 也很常用。

1. sns.countplot(y='您常用的扩展数据类型是什么？',  
2.               data=split_and_explode(df['您常用的扩展数据类型是什么？']),  
3.               color='k').set(title="您常用的扩展数据类型是什么？",  
4.                              ylabel="")  
5. sns.despine(); 

我们还提出了一些问题，用以了解用户最想要的功能。

1. sns.countplot(y='您现在最想看到的改进是什么？',  
2.               data=df,  
3.               color='k').set(title="您现在最想看到的改进是什么？",  
4.                              ylabel="")  
5. sns.despine() 

1. common = (df[df.columns[df.columns.str.startswith("迫切想要的功能")]]  
2.           .rename(columns=lambda x: x.lstrip("迫切想要的功能  [").rstrip(r"]")))  
3. counts = (  
4.     common.apply(pd.value_counts)  
5.     .T.stack().reset_index()  
6.     .rename(columns={'level_0': '问题', 'level_1': "重要程度", 0: "关注数量"})  
7. )  
8. order = ["无关紧要", "还算有用", '至关重要']  
9. g = (  
10.     sns.FacetGrid(counts, col="问题", col_wrap=2,  
11.                   aspect=1.5, sharex=False, height=3)  
12.     .map(sns.barplot, "重要程度", "关注数量", orderorder=order)  
13. ) 

一眼就能看出来，优化大规模数据集的处理能力是大家最想要的，从此图还能观测出：

1.  Pandas 文档应该加大力度推广处理大规模数据集的支持库，如 Dask, vaex、 modin。
2.  从对原生字符串数据类型与更少的内部复制需求来看，优化内存效率也是要值得一做的事情。

紧接其后的优化需求是整数缺失值，这个功能其实已经在 Pandas 0.24 时已经推出了，但还不是默认方式，与其它 pandas API 的兼容性也有待优化。

与 NumPy 相比，pandas 略显激进。在即将推出 1.0 版里，我们将废弃很多功能，并对很多 API 进行翻天覆地的改变，好在大部分人都能接受这样的改变。

1. df['Pandas 能满足您的需求吗'].value_counts(normalize=True).apply(pct_format)  

1. 是    94.89%  
2. 否     5.11%  
3. Name: Pandas 能满足您的需求吗, dtype: object 

不少人，甚至 pandas 维护人员都觉得 pandas API 的规模太大了。为了量化这个问题，我们还向用户提出了关于 pandas API 规模的问题，看看大家觉得是太大，还是太小，还是刚刚好。

1. renamer = {"pandas 接口太大了（难找到要用的方法或难记）还是太小了（需要提供更多功能）": "pandas 接口太大吗？"}  
2. sns.countplot(y="pandas 接口太大吗？",  
3.               data=df.rename(columns=renamer),  
4.               color='k').set(title="pandas 接口太大吗？",  
5.                              ylabel="")  
6. sns.despine(); 

最后，我们还提出了满意度的问题，从 1 （非常不满意）至 5 （非常满意）。

1. sns.countplot(y='Pandas 满意度',  
2.               data=df[['Pandas 满意度']].dropna().astype(int),  
3.               color='k').set(title="Pandas 满意度",  
4.                              ylabel="")  
5. sns.despine();