Python | Pandas Series.to_sparse()

在Pandas中，稀疏数据是指数据集的大部分元素都是缺失值的情况下。当数据集中的绝大部分元素都是空值，为了节约空间和提高处理效率，可以使用稀疏数据结构进行存储。

Pandas中的Series.to_sparse()方法可以将Series转换为稀疏版本，生成一个SparseSeries对象，其元素是经过压缩后的。

语法

Series.to_sparse(fill_value=None, kind='block')

参数

• fill_value: 用于填充缺少值的值，可以是任何标量值。默认是None。
• kind: 压缩算法，可以是 'block'、'integer' 或 'float' 中的任何一种，默认是 'block'。

返回值

返回一个SparseSeries对象。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series([1, np.nan, np.nan, 4])
sparse = s.to_sparse()
print("Sparse Series:")
print(sparse)

输出：

Sparse Series:
0    1.0
1    NaN
2    NaN
3    4.0
dtype: Sparse[float64, nan]

在返回的结果中，Series已被转换为SparseSeries格式。

注意事项

• 默认情况下，Series中的NaN值会被压缩并减少存储空间。如果不需要数据稀疏化，可以使用Series.to_dense()方法将其还原成密集数据结构。
• 稀疏数据结构对于密集数据集来说不是好的选择。只有在大部分元素缺失的情况下才会有优势。