Pandas 兼容性

DataStore 实现了 209 个 pandas DataFrame 方法，以实现完整的 API 兼容性。您现有的 pandas 代码几乎无需修改即可继续使用。

兼容性策略

# Typical migration - just change the import
- import pandas as pd
+ from chdb import datastore as pd

# Your code works unchanged
df = pd.read_csv("data.csv")
result = df[df['age'] > 25].groupby('city')['salary'].mean()

关键原则：

已实现全部 209 个 pandas DataFrame 方法
使用惰性求值以进行 SQL 优化
自动类型包装（DataFrame → DataStore，Series → ColumnExpr）
不可变操作（无 inplace=True）

属性与特性

Property	描述	是否触发计算
`shape`	（行, 列）元组	是
`columns`	列名（Index）	是
`dtypes`	列数据类型	是
`values`	NumPy 数组	是
`index`	行索引	是
`size`	元素个数	是
`ndim`	维度数	否
`empty`	DataFrame 是否为空	是
`T`	转置	是
`axes`	轴列表	是

示例：

from chdb import datastore as pd

ds = pd.read_csv("data.csv")

print(ds.shape)      # (1000, 5)
print(ds.columns)    # Index(['name', 'age', 'city', 'salary', 'dept'])
print(ds.dtypes)     # name: object, age: int64, ...
print(ds.empty)      # False

索引和选择

Method	Description	Example
`df['col']`	选择列	`ds['age']`
`df[['col1', 'col2']]`	选择多列	`ds[['name', 'age']]`
`df[condition]`	布尔索引	`ds[ds['age'] > 25]`
`df.loc[...]`	基于标签访问	`ds.loc[0:10, 'name']`
`df.iloc[...]`	基于整数位置访问	`ds.iloc[0:10, 0:3]`
`df.at[...]`	通过标签获取单个值	`ds.at[0, 'name']`
`df.iat[...]`	通过位置获取单个值	`ds.iat[0, 0]`
`df.head(n)`	前 n 行	`ds.head(10)`
`df.tail(n)`	后 n 行	`ds.tail(10)`
`df.sample(n)`	随机抽样	`ds.sample(100)`
`df.select_dtypes()`	按数据类型选择	`ds.select_dtypes(include='number')`
`df.query()`	查询表达式	`ds.query('age > 25')`
`df.where()`	条件替换	`ds.where(ds['age'] > 0, 0)`
`df.mask()`	反向 where 操作	`ds.mask(ds['age'] < 0, 0)`
`df.isin()`	判断值是否属于集合	`ds['city'].isin(['NYC', 'LA'])`
`df.get()`	安全列访问	`ds.get('col', default=None)`
`df.xs()`	截取横截面	`ds.xs('key')`
`df.pop()`	删除列	`ds.pop('col')`

统计方法

Method	Description	SQL Equivalent
`mean()`	平均值	`AVG()`
`median()`	中位数	`MEDIAN()`
`mode()`	众数	-
`std()`	标准差	`STDDEV()`
`var()`	方差	`VAR()`
`min()`	最小值	`MIN()`
`max()`	最大值	`MAX()`
`sum()`	求和	`SUM()`
`prod()`	乘积	-
`count()`	非空计数	`COUNT()`
`nunique()`	去重计数	`UNIQ()`
`value_counts()`	各值频数统计	`GROUP BY`
`quantile()`	分位数	`QUANTILE()`
`describe()`	描述性统计汇总	-
`corr()`	相关系数矩阵	`CORR()`
`cov()`	协方差矩阵	`COV()`
`corrwith()`	成对相关	-
`rank()`	排名（秩）值	`RANK()`
`abs()`	绝对值	`ABS()`
`round()`	四舍五入值	`ROUND()`
`clip()`	截断（裁剪）值	-
`cumsum()`	累积和	窗口函数
`cumprod()`	累积乘积	窗口函数
`cummin()`	累积最小值	窗口函数
`cummax()`	累积最大值	窗口函数
`diff()`	差分	窗口函数
`pct_change()`	百分比变化	窗口函数
`skew()`	偏度	`SKEW()`
`kurt()`	峰度	`KURT()`
`sem()`	标准误差	-
`all()`	是否全部为 true	-
`any()`	是否存在为 true 的值	-
`idxmin()`	最小值的索引	-
`idxmax()`	最大值的索引	-

示例：

ds = pd.read_csv("data.csv")

# Basic statistics
print(ds['salary'].mean())
print(ds['age'].std())
print(ds.describe())

# Group statistics
print(ds.groupby('department')['salary'].mean())
print(ds.groupby('city').agg({'salary': ['mean', 'std'], 'age': 'count'}))

数据操作

Method	Description
`drop()`	删除行/列
`drop_duplicates()`	删除重复项
`duplicated()`	标记重复项
`dropna()`	删除缺失值
`fillna()`	填充缺失值
`ffill()`	前向填充
`bfill()`	后向填充
`interpolate()`	插值填充
`replace()`	替换值
`rename()`	重命名列/索引
`rename_axis()`	重命名轴
`assign()`	添加新列
`astype()`	转换类型
`convert_dtypes()`	推断类型
`copy()`	复制 DataFrame

示例：

ds = pd.read_csv("data.csv")

# Drop operations
result = ds.drop(columns=['unused_col'])
result = ds.drop_duplicates(subset=['user_id'])
result = ds.dropna(subset=['email'])

# Fill operations
result = ds.fillna(0)
result = ds.fillna({'age': 0, 'name': 'Unknown'})

# Transform operations
result = ds.rename(columns={'old_name': 'new_name'})
result = ds.assign(
    full_name=lambda x: x['first_name'] + ' ' + x['last_name'],
    age_group=lambda x: pd.cut(x['age'], bins=[0, 25, 50, 100])
)

排序和排名

Method	Description
`sort_values()`	按值排序
`sort_index()`	按索引排序
`nlargest()`	最大的 N 个值
`nsmallest()`	最小的 N 个值

示例：

# Sort by single column
result = ds.sort_values('salary', ascending=False)

# Sort by multiple columns
result = ds.sort_values(['department', 'salary'], ascending=[True, False])

# Get top/bottom N
result = ds.nlargest(10, 'salary')
result = ds.nsmallest(5, 'age')

重塑（Reshaping）

Method	Description
`pivot()`	透视表
`pivot_table()`	带聚合的透视表
`melt()`	逆透视
`stack()`	将列堆叠为索引
`unstack()`	将索引展开为列
`transpose()` / `T`	转置
`explode()`	将列表展开为行
`squeeze()`	降维
`droplevel()`	删除索引层级
`swaplevel()`	交换索引层级
`reorder_levels()`	重新排序索引层级

示例：

# Pivot table
result = ds.pivot_table(
    values='amount',
    index='region',
    columns='product',
    aggfunc='sum'
)

# Melt (unpivot)
result = ds.melt(
    id_vars=['name'],
    value_vars=['score1', 'score2', 'score3'],
    var_name='test',
    value_name='score'
)

# Explode arrays
result = ds.explode('tags')

合并 / 连接

Method	Description
`merge()`	SQL 风格的合并
`join()`	按索引连接
`concat()`	拼接
`append()`	追加行
`combine()`	通过函数合并
`combine_first()`	按优先级合并
`update()`	更新值
`compare()`	显示差异

示例：

# Merge (join)
result = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left')
result = df1.join(df2, on='id')

# Concatenate
result = pd.concat([df1, df2, df3])
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

二元运算

Method	Description
`add()` / `radd()`	加法
`sub()` / `rsub()`	减法
`mul()` / `rmul()`	乘法
`div()` / `rdiv()`	除法
`truediv()` / `rtruediv()`	真除（true division）
`floordiv()` / `rfloordiv()`	向下取整除
`mod()` / `rmod()`	取模
`pow()` / `rpow()`	幂运算
`dot()`	矩阵乘法

示例：

# Arithmetic operations
result = ds['col1'].add(ds['col2'])
result = ds['price'].mul(ds['quantity'])

# With fill_value for missing data
result = ds['col1'].add(ds['col2'], fill_value=0)

比较操作

方法	说明
`eq()`	等于
`ne()`	不等于
`lt()`	小于
`le()`	小于或等于
`gt()`	大于
`ge()`	大于或等于
`equals()`	判断是否相等
`compare()`	显示差异

函数应用

Method	Description
`apply()`	应用函数
`applymap()`	对元素逐个应用
`map()`	映射值
`agg()` / `aggregate()`	聚合
`transform()`	转换
`pipe()`	管道函数
`groupby()`	分组

示例：

# Apply function
result = ds['name'].apply(lambda x: x.upper())
result = ds.apply(lambda row: row['a'] + row['b'], axis=1)

# Aggregate
result = ds.agg({'col1': 'sum', 'col2': 'mean'})
result = ds.agg(['sum', 'mean', 'std'])

# Pipe
result = (ds
    .pipe(filter_active)
    .pipe(calculate_metrics)
    .pipe(format_output)
)

时间序列

Method	Description
`rolling()`	滚动窗口
`expanding()`	扩展窗口
`ewm()`	指数加权
`resample()`	重采样时间序列
`shift()`	偏移数值
`asfreq()`	转换频率
`asof()`	截至时间点的最新值
`at_time()`	按时间点选择
`between_time()`	按时间范围选择
`first()` / `last()`	首/末几个周期
`to_period()`	转换为周期
`to_timestamp()`	转换为时间戳
`tz_convert()`	转换时区
`tz_localize()`	设置本地时区

示例：

# Rolling window
result = ds['value'].rolling(window=7).mean()

# Expanding window
result = ds['value'].expanding().sum()

# Shift
result = ds['value'].shift(1)  # Lag
result = ds['value'].shift(-1)  # Lead

缺失数据

方法	描述
`isna()` / `isnull()`	检测缺失值
`notna()` / `notnull()`	检测非缺失值
`dropna()`	删除缺失值
`fillna()`	填充缺失值
`ffill()`	向前填充
`bfill()`	向后填充
`interpolate()`	插值
`replace()`	替换值

I/O 方法

方法	说明
`to_csv()`	导出为 CSV
`to_json()`	导出为 JSON
`to_excel()`	导出为 Excel
`to_parquet()`	导出为 Parquet
`to_feather()`	导出为 Feather
`to_sql()`	导出到 SQL 数据库
`to_pickle()`	序列化为 Pickle
`to_html()`	导出为 HTML 表格
`to_latex()`	导出为 LaTeX 表格
`to_markdown()`	导出为 Markdown 表格
`to_string()`	字符串表示
`to_dict()`	字典
`to_records()`	记录
`to_numpy()`	NumPy 数组
`to_clipboard()`	复制到剪贴板

有关详细文档，请参阅 I/O 操作。

迭代

方法	描述
`items()`	按（列，Series）迭代
`iterrows()`	按（索引，Series）迭代
`itertuples()`	以命名元组迭代

与 Pandas 的主要区别

1. 返回类型

# Pandas returns Series
pdf['col']  # → pd.Series

# DataStore returns ColumnExpr (lazy)
ds['col']   # → ColumnExpr

2. 延迟执行

# DataStore operations are lazy
result = ds.filter(ds['age'] > 25)  # Not executed yet
df = result.to_df()  # Executed here

3. 没有 `inplace` 参数

# Pandas
df.drop(columns=['col'], inplace=True)

# DataStore (always returns new object)
ds = ds.drop(columns=['col'])

4. 结果对比

# Use to_pandas() for comparison
pd.testing.assert_frame_equal(
    ds.to_pandas(),
    expected_df
)

完整说明请参阅关键差异。

兼容性策略​

属性与特性​

索引和选择​

统计方法​

数据操作​

排序和排名​

重塑（Reshaping）​

合并 / 连接​

二元运算​

比较操作​

函数应用​

时间序列​

缺失数据​

I/O 方法​

迭代​

与 Pandas 的主要区别​

1. 返回类型​

2. 延迟执行​

3. 没有 inplace 参数​

4. 结果对比​

兼容性策略

属性与特性

索引和选择

统计方法

数据操作

排序和排名

重塑（Reshaping）

合并 / 连接

二元运算

比较操作

函数应用

时间序列

缺失数据

I/O 方法

迭代

与 Pandas 的主要区别

1. 返回类型

2. 延迟执行

3. 没有 `inplace` 参数

4. 结果对比