python教學欄位今天介紹pandas的操作。 
pandas有一種功能非常強大的方法，它就是accessor，可以將它理解為一種屬性接口，透過它可以獲得額外的方法。其實這樣說還是很籠統，下面我們透過程式碼和實例來理解一下。
>>> pd.Series._accessors
{'cat', 'str', 'dt'}复制代码對於Series資料結構使用_accessors方法，我們得到了3個物件：cat，str，dt。
下面我們依序看一下這三個物件是如何使用的。
Series資料型別：str字串
# 定义一个Series序列 >>> addr = pd.Series([ ... 'Washington, D.C. 20003', ... 'Brooklyn, NY 11211-1755', ... 'Omaha, NE 68154', ... 'Pittsburgh, PA 15211' ... ]) >>> addr.str.upper() 0 WASHINGTON, D.C. 20003 1 BROOKLYN, NY 11211-1755 2 OMAHA, NE 68154 3 PITTSBURGH, PA 15211 dtype: object >>> addr.str.count(r'\d') 0 5 1 9 2 5 3 5 dtype: int64复制代码
關於上述str物件的2個方法說明：
其實不難發現，該用法的使用與Python中字串的運算很相似。沒錯，在pandas中你一樣可以這樣簡單的操作，而不同的是你操作的是一整列的字串資料。仍然基於上述資料集，再看它的另一個操作：
>>> regex = (r'(?P<city>[A-Za-z ]+), ' # 一个或更多字母
... r'(?P<state>[A-Z]{2}) ' # 两个大写字母
... r'(?P<zip>\d{5}(?:-\d{4})?)') # 可选的4个延伸数字
...
>>> addr.str.replace('.', '').str.extract(regex)
city state zip
0 Washington DC 20003
1 Brooklyn NY 11211-1755
2 Omaha NE 68154
3 Pittsburgh PA 15211复制代码關於以上str物件的2個方法說明：
這個用法就有點複雜了，因為很明顯看到，這是一個鍊式的用法。透過replace將" . " 替換為""，即為空，緊接著又使用了3個正規表示式（分別對應city，state，zip）透過extract對資料進行了提取，並由原來的Series資料結構變成DataFrame資料結構。
當然，除了上述用法外，常用的屬性和方法還有.rstrip，.contains，split等，我們透過下面程式碼查看一下str屬性的完整清單：
>>> [i for i in dir(pd.Series.str) if not i.startswith('_')] ['capitalize', 'cat', 'center', 'contains', 'count', 'decode', 'encode', 'endswith', 'extract', 'extractall', 'find', 'findall', 'get', 'get_dummies', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'islower', 'isnumeric', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'len', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'match', 'normalize', 'pad', 'partition', 'repeat', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'slice', 'slice_replace', 'split', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'wrap', 'zfill']复制代码
屬性有很多，對於具體的用法，如果有興趣可以自己進行摸索練習。
Series資料類型：datetime
因為資料需要datetime類型，所以下面使用pandas的date_range()產生了一群組日期datetime示範如何進行dt物件操作。
>>> daterng = pd.Series(pd.date_range('2017', periods=9, freq='Q')) >>> daterng 0 2017-03-31 1 2017-06-30 2 2017-09-30 3 2017-12-31 4 2018-03-31 5 2018-06-30 6 2018-09-30 7 2018-12-31 8 2019-03-31 dtype: datetime64[ns] >>> daterng.dt.day_name() 0 Friday 1 Friday 2 Saturday 3 Sunday 4 Saturday 5 Saturday 6 Sunday 7 Monday 8 Sunday dtype: object >>> # 查看下半年 >>> daterng[daterng.dt.quarter > 2] 2 2017-09-30 3 2017-12-31 6 2018-09-30 7 2018-12-31 dtype: datetime64[ns] >>> daterng[daterng.dt.is_year_end] 3 2017-12-31 7 2018-12-31 dtype: datetime64[ns]复制代码
以上關於dt的3種方法說明：
其它方法也都是基於datetime的一些變換，並透過變換來查看具體微觀或宏觀日期。
Series資料類型：Category
在說cat物件的使用前，先說Category這個資料類型，它的作用很強。雖然我們沒有經常性的在記憶體中運行上g的數據，但是我們也總是會遇到執行幾行程式碼會等待很久的情況。使用Category資料的一個好處是：可以很好的節省在時間和空間的消耗。 下面我們透過幾個實例來學習一下。
>>> colors = pd.Series([ ... 'periwinkle', ... 'mint green', ... 'burnt orange', ... 'periwinkle', ... 'burnt orange', ... 'rose', ... 'rose', ... 'mint green', ... 'rose', ... 'navy' ... ]) ... >>> import sys >>> colors.apply(sys.getsizeof) 0 59 1 59 2 61 3 59 4 61 5 53 6 53 7 59 8 53 9 53 dtype: int64复制代码
上面我們透過使用sys.getsizeof來顯示記憶體佔用的情況，數字代表位元組數。
還有另一種計算內容佔用的方法：memory_usage()，後面會使用。
現在我們將上面colors的不重複值對應到一組整數，然後再看一下佔用的記憶體。
>>> mapper = {v: k for k, v in enumerate(colors.unique())}
>>> mapper
{'periwinkle': 0, 'mint green': 1, 'burnt orange': 2, 'rose': 3, 'navy': 4}
>>> as_int = colors.map(mapper)
>>> as_int
0 0
1 1
2 2
3 0
4 2
5 3
6 3
7 1
8 3
9 4
dtype: int64
>>> as_int.apply(sys.getsizeof)
0 24
1 28
2 28
3 24
4 28
5 28
6 28
7 28
8 28
9 28
dtype: int64复制代码註：對於以上的整數值映射也可以使用更簡單的pd.factorize()方法來代替。
我們發現上面所佔用的記憶體是使用object類型時的一半。其實，這種情況就類似Category data類型內部的原理。
記憶體佔用區別：Categorical所佔用的記憶體與Categorical分類的數量和資料的長度成正比，相反，object所佔用的記憶體則是一個常數乘以數據的長度。
以下是object記憶體使用和category記憶體使用的情況比較。
>>> colors.memory_usage(index=False, deep=True) 650 >>> colors.astype('category').memory_usage(index=False, deep=True) 495复制代码
上面结果是使用object和Category两种情况下内存的占用情况。我们发现效果并没有我们想象中的那么好。但是注意Category内存是成比例的，如果数据集的数据量很大，但不重复分类（unique）值很少的情况下，那么Category的内存占用可以节省达到10倍以上，比如下面数据量增大的情况：
>>> manycolors = colors.repeat(10) >>> len(manycolors) / manycolors.nunique() 20.0 >>> manycolors.memory_usage(index=False, deep=True) 6500 >>> manycolors.astype('category').memory_usage(index=False, deep=True) 585复制代码
可以看到，在数据量增加10倍以后，使用Category所占内容节省了10倍以上。
除了占用内存节省外，另一个额外的好处是计算效率有了很大的提升。因为对于Category类型的Series，str字符的操作发生在.cat.categories的非重复值上，而并非原Series上的所有元素上。也就是说对于每个非重复值都只做一次操作，然后再向与非重复值同类的值映射过去。
对于Category的数据类型，可以使用accessor的cat对象，以及相应的属性和方法来操作Category数据。
>>> ccolors = colors.astype('category') >>> ccolors.cat.categories Index(['burnt orange', 'mint green', 'navy', 'periwinkle', 'rose'], dtype='object')复制代码
实际上，对于开始的整数类型映射，我们可以先通过reorder_categories进行重新排序，然后再使用cat.codes来实现对整数的映射，来达到同样的效果。
>>> ccolors.cat.reorder_categories(mapper).cat.codes 0 0 1 1 2 2 3 0 4 2 5 3 6 3 7 1 8 3 9 4 dtype: int8复制代码
dtype类型是Numpy的int8（-127~128）。可以看出以上只需要一个单字节就可以在内存中包含所有的值。我们开始的做法默认使用了int64类型，然而通过pandas的使用可以很智能的将Category数据类型变为最小的类型。
让我们来看一下cat还有什么其它的属性和方法可以使用。下面cat的这些属性基本都是关于查看和操作Category数据类型的。
>>> [i for i in dir(ccolors.cat) if not i.startswith('_')] ['add_categories', 'as_ordered', 'as_unordered', 'categories', 'codes', 'ordered', 'remove_categories', 'remove_unused_categories', 'rename_categories', 'reorder_categories', 'set_categories']复制代码
但是Category数据的使用不是很灵活。例如，插入一个之前没有的值，首先需要将这个值添加到.categories的容器中，然后再添加值。
>>> ccolors.iloc[5] = 'a new color' # ... ValueError: Cannot setitem on a Categorical with a new category, set the categories first >>> ccolors = ccolors.cat.add_categories(['a new color']) >>> ccolors.iloc[5] = 'a new color' 复制代码
如果你想设置值或重塑数据，而非进行新的运算操作，那么Category类型不是那么有用。
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