1%的人知道的pandas騷操作，傳授給你

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。

• .cat：用於分類資料（Categorical data）
• .str：用於字元資料（String Object data）
• .dt：用於時間資料（datetime-like data）

下面我們依序看一下這三個物件是如何使用的。

str物件的使用

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：

• Series.str.upper：將Series中所有字串變成大寫；
• Series.str.count：對Series中所有字符字串的個數進行計數；

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&#39;(?P<city>[A-Za-z ]+), &#39;      # 一个或更多字母
...          r&#39;(?P<state>[A-Z]{2}) &#39;        # 两个大写字母
...          r&#39;(?P<zip>\d{5}(?:-\d{4})?)&#39;)  # 可选的4个延伸数字
...
>>> addr.str.replace(&#39;.&#39;, &#39;&#39;).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：

• Series.str.replace：將Series中指定字串替換；
• Series.str.extract：透過正規表示式提取字串中的資料資訊；

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。

dt物件的使用

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：

• Series.dt.day_name()：從日期判斷出所處星期數；
• Series.dt.quarter：從日期判斷所處季節；
• Series.dt.is_year_end：從日期判斷是否處在年底；

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。

cat物件的使用

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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