esproc vs python 2 简单计算

1.添加Age、Fullname字段

esproc：

A4：我们用T表示序表。T.derive（）表示增加字段。这里用age(日期)计算出年龄，作为Age字段。用NAME,SURNAME得到Fullname。

A5：计算运算时间（interval：计算时间间隔。@ms表示以毫秒为单位）

python：

import time

import pandas as pd

import datetime

s = time.time()

data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t")

today = datetime.datetime.today().year

data["Age"] = today-pd.to_datetime(data["BIRTHDAY"]).dt.year

data["Fullname"]=data["NAME"]+data["SURNAME"]

print(data)

e = time.time()

print(e-s)

计算出BIETHDAY字段的值（日期）距今天的年数，作为年龄字段。用NAME+SURNAME作为Fullname字段

结果

esproc:

python:

2.提取需要的记录或者字段（前3个字段，第3~10条记录）

esproc：

A4：T.new()表示新建序表。这里以第1,2,3个字段作为新表的字段。T.A，表示取出序列中包含的行号。

python：

import time

import pandas as pd

import datetime

s = time.time()

data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t")

data = data.iloc[2:10,:3]

print(data)

e = time.time()

print(e-s)

使用df.iloc[]切片获得3~10条记录，前三个字段（dataframe的字段号和记录号都是从0开始计数的）。

结果：

esproc:

python:

3.筛选符合条件的记录

esproc：

A4：T.select（）筛选符合条件的记录。这里是筛选STATE=="California"为真的记录

python：

import time

import pandas as pd

import datetime

s = time.time()

data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t")

data = data[data['STATE']=="California"]

print(data)

e = time.time()

print(e-s)

取出data['STATE']=="California"的记录

结果：

esproc:

python:

4.计算字段的常用值

A4:T.min()计算字段最小值

A5:T.max()计算字段最大值

A6:T.avg()计算字段平均值

A7:T.sum()计算字段总和

A8:计算字段中位数。A.median(k:n)函数，参数全省略时，如果序列长度是奇数返回中间位置值；如果序列长度是偶数返回中间两个值的平均值。

A9:T.variance()计算字段方差。

python

s = time.time()

data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t")

min = data["SALARY"].min()

max = data["SALARY"].max()

avg = data["SALARY"].mean()

sum = data["SALARY"].sum()

median = data["SALARY"].median()

var = data["SALARY"].var()

print(min,max,avg,sum,median,var)

e = time.time()

print(e-s)

df[字段名]表示取得字段。min(),max(),mean(),sum(),median(),var()分别计算最小值，最大值，平均数，总和，中位数，方差。

结果

5.统计各部门员工的男女人数

esproc：

A4：T.groups()表示以DEPT分组，计算GENDER=="M"或GENDER=="F"的值,得到各部门男女员工的数量。

python

s = time.time()

data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t")

group = data.groupby(['DEPT','GENDER']).size()

print(group)

e = time.time()

print(e-s)

截取GENDER=='M'或者GENDER=='F'的切片以DEPT通过goupby()函数得到以DEPT的分组。最后用size()函数得到结果。

结果：

esproc：

python：

6.统计男女员工的平均年龄

esproc：

A4：T.groups()用来分组，avg()计算平均值，age()根据日期计算时间间隔。

python

s = time.time()

data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t")

data["Age"] = today-pd.to_datetime(data["BIRTHDAY"]).dt.year

avg_age = data.groupby('GENDER')['Age'].mean()

print(avg_age)

e = time.time()

print(e-s)

计算得到Age字段。然后用groupby()函数以GENDER分组，最后通过mean()函数得到平均值。

结果：

esproc：

python：

7.计算员工薪酬比前一名员工高的最大人数

esproc：

A4：if(condition,x1,x2)表示如果条件成立，if语句的值为x1，否则值为x2，在这儿计算如果SALARY比前一个员工薪水高的话a=a+1。从而得到A3.(a)，其中a随着if语句不断的变化。最后得到一个序列，max()函数得到最大值。

python

s = time.time()

data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t")

a=0 ; m=0

for i in data['SALARY'].shift(0)>data['SALARY'].shift(1):

a=0 if i==False else a+1

m = a if m < a else m

print(m)

e = time.time()

print(e-s)

df.shift(0)表示当前记录，df.shift(n)表示前面第n条记录，data['SALARY'].shift(0)>data['SALARY'].shift(1) 得到pandas的series结构。循环如果为假（False）表示当前记录小于或等于上一条记录，把a置0，如果为真则加1。m的作用：当m

结果：

8.每个字段随机设置5-10个缺失值

esproc：

A4：T.fno()得到序表的字段数量。

B4：T.field（f,x）将x序列中的成员依次赋值给A中第F个字段的字段值或者字符串参数F的值。F<0时从后往前排。F越界和不存时不执行

python：

s = time.time()

data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t")

for i in data.columns:

for j in range(random.randint(5,10)):

data[i][random.randint(0,500)]=np.nan

print(data)

e = time.time()

print(e-s)

循环所有的字段，随机循环5~10次，将字段的某个随机值设置成np.nan

结果：

9.丢弃缺失值

esproc：

A4：筛选null所在位置为空的记录，即不包含null的记录。用r表示记录，r.array()表示把r中的字段值返回成序列。A.pos()获得序列成员序号。

python：

s = time.time()

data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE_nan.txt",sep="\t")

data = data.dropna()

print(data)

e = time.time()

print(e-s)

使用dropna()函数得到不包含np.nan的记录

结果：

10.第一列用序列直接替换，其他列的缺失值使用其中的一个随机值填补

esproc：

A4：T.field(F,A) 将A序列中的成员依次赋值给T中第F个字段的字段值或者字符串参数F的值。

B5：筛选字段为null的记录

B6:差集，得到不为null的记录

B7：这里需要特别注意一下field()函数，r.field(F)取得记录的第F个字段的字段值或者字符串参数F的值。r.field(F,X) 修改记录r中第F个字段的字段值或者字符串参数F的值为x。A3.select(#${A5}==null)取出A3中某个字段为null的记录序列，用run()函数循环修改该序列中的每条记录。

python：

s = time.time()

data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE_nan.txt",sep="\t")

data['EID']=pd.Series([i for i in range(1,len(data)+1)])

for col in data.columns:

nonan_list = list(data[col][~pd.isna(data[col])])

fill_list = [nonan_list[random.randint(0,len(nonan_list))] for i in range(len(data[col][pd.isna(data[col])]))]

data[col][pd.isna(data[col])]=fill_list

e = time.time()

print(e-s)

将字段名为EID的值修改为递增的序列。这里用pd.Series()生成。

循环所有字段。df[col][pd.isna(df)]得到df中包含nan的值。~表示非。nonan_list表示当前列不包含nan的所有值组成的list。fill_list表示随机生成的要填充nan的值的list。

将fill_list中的值赋值给包含nan的记录。

结果：

esproc：

python

11.EID字段用序列直接替换，SALARY字段用均值填补缺失值，其他字段的缺失值使用其中的一个随机值填补

esproc：

上例中，B5,B6的运算会导致把序列遍历两遍，这里进行了改进

B5:A.group(xi) 将序列/排列按照一个或多个字段/表达式进行等值分组，结果为组集构成的序列。这里是将序表分成两组，第一组为该字段不包含null的，第二组为包含null的。

B6:取得该字段去重后的字段值

B7：这里需要特别注意一下field()函数，r.field(F)取得记录的第F个字段的字段值或者字符串参数F的值。r.field(F,X) 修改记录r中第F个字段的字段值或者字符串参数F的值为x。r.run(xi,…)，针对记录r计算表达式x，最后返回记录r。此函数通常用于修改r的字段值

B9：和B7的原理一样，利用field()函数修改SALARY的字段值为A8中计算出来的平均值。

python：

s = time.time()

data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE_nan.txt",sep="\t")

data['EID']=pd.Series([i for i in range(1,len(data)+1)])

for col in list(data.columns)[1:-1]:

nonan_list = list(data[col][~pd.isna(data[col])])

fill_list = [nonan_list[random.randint(0,len(nonan_list))] for i in range(len(data[col][pd.isna(data[col])]))]

data[col][pd.isna(data[col])]=fill_list

data['SALARY'].fillna(data['SALARY'].mean(),inplace=True)

print(data.loc[180:190])

print(e-s)

将字段名为EID的值修改为递增的序列。这里用pd.Series()生成。

循环所有字段第一到倒数第二个字段。df[col][pd.isna(df)]得到df中包含nan的值。~表示非。nonan_list表示当前列不包含nan的所有值组成的list。fill_list表示随机生成的要填充nan的值的list。

将fill_list中的值赋值给包含nan的记录。

df.fillna(df[s].mean())表示用字段s的平均值填充缺失值。

结果：

esproc：

python

小结：本节我们用11个例子对数据进行简单的计算，esproc和python都用到了比较多的函数，还用到了一些相对复杂的组合应用，这就不得不说esproc现阶段的一个缺点了，查阅资料和使用案例相对于python太少了，原因就是使用者太少。但是在描述效率和执行效率方面，esproc的优势太明显了，因此我们要多使用esproc提高工作效率，同时也可以完善esproc的缺点。esproc中的函数功能很强大，需要不断的使用，来充分理解函数的用法，达到熟能生巧最终精通的地步。

EMPLOYEE.txt
EMPLOYEE_nan.txt