2020年我刚入门数据科学时，Pandas 就是最热门的工具之一。尽管如今涌现出许多新型工具，专门弥补 Pandas 在超大数据集处理上的短板，但在数据清洗、数据处理、数据分析等常规工作中，我依然首选 Pandas。诚然，面对数十亿行的海量数据时，Pandas 会显得吃力，但对于其余所有场景，它的性能完全绰绰有余。

Pandas 的应用场景早已不局限于探索性数据分析（EDA）或交互式笔记开发，如今也广泛落地于各类生产系统中。

本文将通过一套完整的数据清洗与处理实战案例，带大家直观感受 Pandas 强大的功能能力。

本次实战所用数据集包含库存单元（SKU）数据，以及对应 SKU 的搜索接口返回结果。

import pandas as pd

# 读取数据集
search_results = pd.read_csv("search_results.csv")

# 查看前五行数据
search_results.head()

数据集内的搜索结果看似是字典列表格式，实际存储为纯字符串，单条数据示例如下：

search_results.loc[0, "search_result"]

输出结果：

"\[\{'my\_id': 'HBCV00007F5Y2B', 'distance': 1\.0, 'entity': \{\}\}, 
\{'my\_id': 'HBCV00007UPQBM', 'distance': 1\.0, 'entity': \{\}\}, 
\{'my\_id': 'HBCV00008I29IH', 'distance': 1\.0, 'entity': \{\}\}, 
\{'my\_id': 'HBCV00006U3ZYB', 'distance': 0\.8961254358291626, 'entity': \{\}\}, 
\{'my\_id': 'HBCV0000AFA4H6', 'distance': 0\.8702399730682373, 'entity': \{\}\}, 
\{'my\_id': 'HBCV00009CDGD4', 'distance': 0\.86175537109375, 'entity': \{\}\}, 
\{'my\_id': 'HBCV000046336T', 'distance': 0\.8594968318939209, 'entity': \{\}\}, 
\{'my\_id': 'HBCV00009QDZRT', 'distance': 0\.8572311997413635, 'entity': \{\}\}, 
\{'my\_id': 'HBCV00008E11P3', 'distance': 0\.8553324937820435, 'entity': \{\}\}, 
\{'my\_id': 'HBV00000C4IY6', 'distance': 0\.8539167642593384, 'entity': \{\}\}\] 
\.\.\. and 5 entities remaining"

可以看到，数据存在明显问题：末尾带有 ... and 5 entities remaining 多余后缀，且整体是纯字符串格式，无法直接用于数据分析。

为了正常使用数据，需要将其转换为标准的字典列表格式。首先通过字符串分割，截取省略号前的有效内容：

search_results.loc[0, "search_result"].split("...")[0].strip()

执行后虽然剔除了多余后缀，但结果依旧是字符串。此时可借助 Python 内置的 ast 模块，将字符串转为标准列表对象：

import ast

res = ast.literal_eval(search_results.loc[0, "search_result"].split("...")[0].strip())

res

转换后标准字典列表结果：

[{'my_id': 'HBCV00007F5Y2B', 'distance': 1.0, 'entity': {}},
 {'my_id': 'HBCV00007UPQBM', 'distance': 1.0, 'entity': {}},
 {'my_id': 'HBCV00008I29IH', 'distance': 1.0, 'entity': {}},
 {'my_id': 'HBCV00006U3ZYB', 'distance': 0.8961254358291626, 'entity': {}},
 {'my_id': 'HBCV0000AFA4H6', 'distance': 0.8702399730682373, 'entity': {}},
 {'my_id': 'HBCV00009CDGD4', 'distance': 0.86175537109375, 'entity': {}},
 {'my_id': 'HBCV000046336T', 'distance': 0.8594968318939209, 'entity': {}},
 {'my_id': 'HBCV00009QDZRT', 'distance': 0.8572311997413635, 'entity': {}},
 {'my_id': 'HBCV00008E11P3', 'distance': 0.8553324937820435, 'entity': {}},
 {'my_id': 'HBV00000C4IY6', 'distance': 0.8539167642593384, 'entity': {}}]

至此，单行数据已完成标准化转换。接下来需要将该逻辑批量应用到整张数据表的所有 SKU 行。

最基础的实现方式是通过 for 循环遍历所有行，但这种方式效率极低。Pandas 最优实践是向量化操作，即一次性对所有行执行批量运算，大幅提升处理效率。

单行使用的字符串分割法无法适配向量化批量处理，因此采用兼容性更强的正则表达式批量清洗多余后缀：

# 正则匹配省略号及后续所有内容，批量删除并清空首尾空格
search_results.loc[:, 'search_result'] = search_results['search_result'].str.replace(r"\.\.\..*", "", regex=True).str.strip()

该代码会批量清除所有行中 ... 及其后面的冗余文本，让整列数据统一为干净的字典列表字符串格式。查看任意行数据验证效果：

search_results.loc[10, "search_result"]

清洗后输出：

"\[\{'my\_id': 'HBCV00007F5Y2B', 'distance': 1\.0, 'entity': \{\}\},
 \{'my\_id': 'HBCV00007UPQBM', 'distance': 1\.0, 'entity': \{\}\},
 \{'my\_id': 'HBCV00008I29IH', 'distance': 1\.0, 'entity': \{\}\},
 \{'my\_id': 'HBCV00006U3ZYB', 'distance': 0\.8961254358291626, 'entity': \{\}\},
 \{'my\_id': 'HBCV0000AFA4H6', 'distance': 0\.8702399730682373, 'entity': \{\}\},
 \{'my\_id': 'HBCV00009CDGD4', 'distance': 0\.86175537109375, 'entity': \{\}\},
 \{'my\_id': 'HBCV000046336T', 'distance': 0\.8594968318939209, 'entity': \{\}\},
 \{'my\_id': 'HBCV00009QDZRT', 'distance': 0\.8572311997413635, 'entity': \{\}\},
 \{'my\_id': 'HBCV00008E11P3', 'distance': 0\.8553324937820435, 'entity': \{\}\},
 \{'my\_id': 'HBV00000C4IY6', 'distance': 0\.8539167642593384, 'entity': \{\}\}\]"

此时数据仍为字符串类型，后续将通过 ast 模块批量转换为列表格式。

本次分析的核心目标是提取搜索结果中的 SKU 编码，对应字典中的 my_id 字段。整体提取逻辑分为三步：

1. 通过 literal_eval 将字符串转为字典列表；

2. 遍历列表，提取每个字典的 my_id 字段值（即 SKU）；

3. 通过列表推导式批量提取所有 SKU，生成新字段。

通过 lambda 函数批量应用上述逻辑，生成 result_skus 新列：

search_results.loc[:, "result_skus"] = \
search_results["search_result"].apply(lambda x: [item['my_id'] for item in ast.literal_eval(x)])

# 查看数据效果
search_results.head()

执行后，result_skus 列的每一行均包含10个搜索匹配的 SKU 编码。

接下来进行数据维度转换：将单行内的10个 SKU 列表，拆分为独立的10行数据。Pandas 提供极简的explode 函数实现该行拆分需求：

# 选取核心列，拆分列表为多行，重置索引
data = search_results[["sku", "result_skus"]].explode("result_skus", ignore_index=True)

data.head()

执行后即可实现「一个原始SKU对应多条匹配结果」的长表结构。

对应反向操作：若需将拆分后的多行数据，重新聚合为单行存储所有匹配 SKU，可通过 groupby 分组聚合实现：

# 按原始SKU分组，聚合匹配的SKU列表
new_data = data.groupby("sku", as_index=False)["result_skus"].apply(list)

new_data.head()

该操作可还原为拆分前的列表存储结构。

除了拆分为多行，日常分析中还常需要将列表数据拆分为多列（10个 SKU 对应10个独立字段）。

常规实现方式（非向量化，效率较低）：

# 将列表转为多列，拼接至原数据表
new_cols = new_data["result_skus"].apply(pd.Series)
new_data = pd.concat([new_data, new_cols], axis=1)

new_data.head()

上述 apply 方式不属于向量化操作，数据量大时运行缓慢。推荐高性能向量化方案，运行效率大幅提升：

# 向量化拆分列表为多列
new_cols = pd.Datafr ame(new_data["result_skus"].tolist())
new_data = pd.concat([new_data, new_cols], axis=1)

new_data.head()

两种代码的输出结果完全一致，但第二种向量化写法的执行速度远优于前者。

以上案例完整演示了数据分析师、数据科学家日常高频的清洗与处理流程。从业5年多以来，除了数十亿行级别的超大数据集场景，Pandas 完全可以满足绝大多数数据处理、分析需求。

即便在超大数据场景下，替代工具的语法也与 Pandas 高度相通：PySpark 融合了 Pandas 与 SQL 语法，Polars 的语法几乎与 Pandas 完全一致。因此，熟练掌握 Pandas，依旧是数据科学与 AI 领域从业者极具价值的核心技能。

感谢阅读！

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