Pandas 是 python 的一个数据分析包，是基于 NumPy 的一种数据分析工具，其中纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了快速便捷地处理数据的函数和方法，是高效地操作结构化数据集所需的工具，也是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
但是相信经常使用 Pandas 的同学在处理结构化数据运算时也会遇到一些麻烦，这些问题要么使得问题解决很复杂（代码难写），要么使得运行极其缓慢（效率低下），下面总结整理了一些 Pandas 的困难问题进行吐槽，如有谬误欢迎指正，也欢迎大家参加到这次的“Pandas 吐槽大会”。
切片赋值
切片赋值，指取数据中的某个值或某一块值，修改其中的值，如把第 3 行第 5 列的 x 值修改为 y 值。
使用员工信息数据作为案例进行介绍，数据片段如下：
问题一：将R&D 部门员工的工资改成 20000
Python 代码
运行结果：
SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
可以看到，报了这个 SettingWithCopyWarning，而且修改的值并没有起作用。相信这个问题对于大多数的 Pandas 用户并不陌生，那么怎么修改呢？
就像 SettingWithCopyWarning 中提示的那样，使用 df.loc[row_indexer,col_indexer] = value 进行修改，这样不仅可以得到正确的结果，而且也可以解决报警的问题。
代码修改如下：
//修改赋值
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Employees.csv')
data.loc[data['DEPT']=='R&D','SALARY']=20000
print(data)
运行结果：
这才是 Pandas 解决问题的方案。
讨论：问题的实质是我们想通过修改视图修改源数据。而 data[data['DEPT']=='R&D']['SALARY']=2000 是将两个索引操作链接在一起，即直接使用了两次方括号的链式索引。
1. data[data['DEPT']=='R&D']
2. ['SALARY']=20000
以上两个链式操作一个接一个地独立执行。第一次链式操作是为了 Get，返回一个 DataFrame，其中包含所有 DEPT 等于 'R&D' 的行；第二次链式操作是为了 Set，是在这个新返回的 DataFrame 上运行的，并没有修改原始的 DataFrame。而此时使用 loc 函数获得原 DataFrame 的视图，在视图上赋值就可以修改原始 DataFrame 的值。
这种问题还是比较容易发现的，下面再来看一种情况：
问题二：修改 R&D 部门 5 号员工的工资为 19950
问题分析：在实际的工作中，经常把视图赋值给某个变量进行后续的计算，直到某一步，又想修改其中的某行的值，此时再使用 loc 函数时也会出现 SettingWithCopyWarning
Python 代码：
运行结果：
SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
观察发现，即使使用了 loc 函数，当再次使用 loc 函数时，还是会出现 SettingWithCopyWarning 的报警，其中的原因还是将两个索引操作链接在一起，第一次为 get，第二次为 set。这次所不同的是赋值结果起作用了，得到了我们期望的结果。但我们也不应该忽略此 Warning，而是应该明确的告诉 Pandas 变量 r_d 是 data 中截取视图的副本，然后再使用 loc 函数修改 5 号员工的工资。
代码如下：
运行结果：
讨论：var=df.copy() 是明确的告知此 var 是 DataFrame 的副本，此时再使用 loc 函数赋值时，就避免了两次链式索引，也就避免了 SettingWithCopyWarning 的警告。
Pandas 针对 df 的操作冷不防就会产生视图，赋值时会错位，同时也会浪费时间。
集合运算
常见的集合运算，包括交集，差集，并集，异或集和和集运算，下面来看下 Pandas 两个集合间的运算。
问题三：求销售部门的员工与女员工的交集，差集，并集，异或集和和集。
Python 代码：
讨论：Pandas 集合运算时，只能对着索引进行，然后再从原始数据中按索引截取得到结果。DataFrame 不可以直接进行集合运算。而且当集合数多于两个时，需要通过循环两两计算得到结果，再从原始数据按索引截取。 当希望按照某列进行集合运算时，则还需要把该列转成索引，计算完成后还要重置索引，得到结果。对于简单的集合运算看起来就很麻烦，如果 Pandas 能支持集合 (set) 数据类型的集合运算，通过符号 (&-|^) 进行运算就好了。
聚合运算
Pandas 提供了很多聚合运算函数，比如求和 sum()，平均 mean()，计数 count()，方差 var()，标准差 std() 等等。但遇到稍微特殊一点聚合运算时就有点麻烦，请看以下两个问题。
问题四：查看所有工资最高的员工的信息
问题分析：首先找到最高工资，再筛选出等于最高工资的员工。
Python 代码：
讨论：这种方式需要遍历两边数据，计算最大值时一遍，过滤时一遍，效率比较低。有一种方式可以只遍历一遍。即找最大值的同时记录下最大值员工的索引，然后直接利用索引取数就可以了。可是 Pandas 的 idxmax() 函数只返回一个最大值的索引，不可以返回全部最大值的索引，因此就只能用上边的笨方法来解决这个问题。
问题五：找到年龄最大的 5 位员工，即 TOPN 问题。
问题分析：最大值是相当于 TOP1，因此 TOPN 问题也相当于聚合运算。
Python 代码：
讨论：TOPN 问题并不需要大排序，只需要维护一个 N 长度的序列即可，保持序列中的 N 个数总是遍历过的数据中的最大值或者最小值即可。大家都知道大排序的效率是很低的，而且当数据量很大时，大排序复杂度和效率又会进一步恶化。但 Pandas 并没有提供高效的计算函数。即使是 nlargest()和 nsmallest() 函数底层也是大排序后取前五。
定位计算
Pandas 提供了索引功能，用户可以使用索引进行切片等操作，但当遇到需要计算指定索引（即位置）比前一行的行就比较麻烦，如下面这个问题：
问题六：计算股价超过 100 的交易日的当日涨幅
问题分析：需要筛选出股价超过 100 的交易日的交易信息，将数据提前一天，使用相同的索引截取两份数据，计算两者的涨幅。
Python 代码：
讨论：Python 并没有提供利用位置进行相关计算的函数，所以计算这类问题就略显麻烦。
分组运算
Pandas 提供了丰富的分组运算，既可以按照列名分组，也可以按照指定的数组分组，既可以对单列使用多种方式聚合，也可以对多列聚合，还可以循环各组，处理分组以后的集合。但有一些常见的分组运算使用 Pandas 做起来要么比较繁琐，要么效率低下。
比如按位置分组、值变化分组、条件变化分组都需要衍生出一个数组作为分组依据，对位分组则需要使用 left join 的方式来绕，枚举分组更是需要多次分组，筛选需要的分组再合并，这里有一篇文章详细介绍了 Pandas 分组运算的一些例子
大家可以通过具体的例子体会 Pandas 分组的不便之处。
并行运算
Pandas 并不提供并行计算的方法，这也是 Pandas 被诟病最多的一方面，而 Python 所谓的多线程对于 CPU 而言还是单线程。
大数据计算
Pandas 虽然可以使用分段读取的方式来获取数据，但想要实现一些复杂的运算，比如排序、分组、关联等等都会非常非常麻烦，而且对程序员的技术要求也会很高。详细论述可以查看另一篇文档。
