文章来源：Python数据科学

作者：东哥

pandas有些功能很逆天，但却鲜为人知，本篇给大家盘点一下。

一、ACCESSOR

pandas有一种功能非常强大的方法，它就是accessor，可以将它理解为一种属性接口，通过它可以获得额外的方法。其实这样说还是很笼统，下面我们通过代码和实例来理解一下。

>>> pd.Series._accessors
{'cat', 'str', 'dt'}

对于Series数据结构使用_accessors方法，可以得到了3个对象：cat，str，dt。

• .cat：用于分类数据（Categorical data）

• .str：用于字符数据（String Object data）

• .dt：用于时间数据（datetime-like data）

下面我们依次看一下这三个对象是如何使用的。

str对象的使用

Series数据类型：str字符串

# 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

关于以上str对象的2个方法说明：

• Series.str.upper：将Series中所有字符串变为大写

• Series.str.count：对Series中所有字符串的个数进行计数

其实不难发现，该用法的使用与Python中字符串的操作很相似。没错，在pandas中你一样可以这样简单的操作，而不同的是你操作的是一整列的字符串数据。仍然基于以上数据集，再看它的另一个操作：

>>> 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

关于以上str对象的2个方法说明：

• Series.str.replace：将Series中指定字符串替换

• Series.str.extract：通过正则表达式提取字符串中的数据信息

这个用法就有点复杂了，因为很明显看到，这是一个链式的用法。通过replace将 " . " 替换为""，即为空，紧接着又使用了3个正则表达式（分别对应city，state，zip）通过extract对数据进行了提取，并由原来的Series数据结构变为了DataFrame数据结构。

当然，除了以上用法外，常用的属性和方法还有.rstrip，.contains，split等，我们通过下面代码查看一下str属性的完整列表：

>>> [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']

属性有很多，对于具体的用法，如果感兴趣可以自己进行摸索练习。

dt对象的使用

Series数据类型：datetime

因为数据需要datetime类型，所以下面使用pandas的date_range()生成了一组日期datetime演示如何进行dt对象操作。

>>> 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]

以上关于dt的3种方法说明：

• Series.dt.day_name()：从日期判断出所处星期数

• Series.dt.quarter：从日期判断所处季节

• Series.dt.is_year_end：从日期判断是否处在年底

其它方法也都是基于datetime的一些变换，并通过变换来查看具体微观或者宏观日期。

cat对象的使用

Series数据类型：Category

在说cat对象的使用前，先说一下Category这个数据类型，它的作用很强大。虽然我们没有经常性的在内存中运行上g的数据，但是我们也总会遇到执行几行代码会等待很久的情况。使用Category数据的一个好处就是：可以很好的节省在时间和空间的消耗。下面我们通过几个实例来学习一下。

>>> 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

上面我们通过使用sys.getsizeof来显示内存占用的情况，数字代表字节数。还有另一种计算内容占用的方法：memory_usage()，后面会使用。

现在我们将上面colors的不重复值映射为一组整数，然后再看一下占用的内存。

>>> 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

注：对于以上的整数值映射也可以使用更简单的pd.factorize()方法代替。

我们发现上面所占用的内存是使用object类型时的一半。其实，这种情况就类似于Category data类型内部的原理。

内存占用区别：Categorical所占用的内存与Categorical分类的数量和数据的长度成正比，相反，object所占用的内存则是一个常数乘以数据的长度。

下面是object内存使用和category内存使用的情况对比。

>>> colors.memory_usage(index=False, deep=True)
650
>>> colors.astype('category').memory_usage(index=False, deep=True)
495

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

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')

实际上，对于开始的整数类型映射，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

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']

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'

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。

二、从clipboard剪切板载入数据

当我们的数据存在excel表里，或者其它的IDE编辑器中的时候，我们想要通过pandas载入数据。我们通常的做法是先保存再载入，其实这样做起来十分繁琐。一个简单的方法就是使用pd.read_clipboard() 直接从电脑的剪切板缓存区中提取数据。

这样我们就可以直接将结构数据转变为DataFrame或者Series了。excel表中数据是这样的：

在纯文本文件中，比如txt文件，是这样的：

a   b           c       d
0   1           inf     1/1/00
2   7.389056099 N/A     5-Jan-13
4   54.59815003 nan     7/24/18
6   403.4287935 None    NaT

将上面excel或者txt中的数据选中然后复制，然后使用pandas的read_clipboard()即可完成到DataFrame的转换。parse_dates参数设置为 "d"，可以自动识别日期，并调整为xxxx-xx-xx的格式。

>>> df = pd.read_clipboard(na_values=[None], parse_dates=['d'])
>>> dfa         b    c          d
0  0    1.0000  inf 2000-01-01
1  2    7.3891  NaN 2013-01-05
2  4   54.5982  NaN 2018-07-24
3  6  403.4288  NaN        NaT>>> df.dtypes
a             int64
b           float64
c           float64
d    datetime64[ns]
dtype: object

三、将pandas对象转换为“压缩”格式

在pandas中，我们可以直接将objects打包成为 gzip, bz2, zip, or xz 等压缩格式，而不必将没压缩的文件放在内存中然后进行转化。来看一个例子如何使用：

>>> abalone = pd.read_csv(url, usecols=[0, 1, 2, 3, 4, 8], names=cols)>>> abalonesex  length   diam  height  weight  rings
0      M   0.455  0.365   0.095  0.5140     15
1      M   0.350  0.265   0.090  0.2255      7
2      F   0.530  0.420   0.135  0.6770      9
3      M   0.440  0.365   0.125  0.5160     10
4      I   0.330  0.255   0.080  0.2050      7
5      I   0.425  0.300   0.095  0.3515      8
6      F   0.530  0.415   0.150  0.7775     20
...   ..     ...    ...     ...     ...    ...
4170   M   0.550  0.430   0.130  0.8395     10
4171   M   0.560  0.430   0.155  0.8675      8
4172   F   0.565  0.450   0.165  0.8870     11
4173   M   0.590  0.440   0.135  0.9660     10
4174   M   0.600  0.475   0.205  1.1760      9
4175   F   0.625  0.485   0.150  1.0945     10
4176   M   0.710  0.555   0.195  1.9485     12

导入文件，读取并存为abalone（DataFrame结构）。当我们要存为压缩的时候，简单的使用 to_json() 即可轻松完成转化过程。下面通过设置相应参数将abalone存为了.gz格式的压缩文件。

abalone.to_json('df.json.gz', orient='records',lines=True, compression='gzip')

如果我们想知道储存压缩文件的大小，可以通过内置模块os.path，使用getsize方法来查看文件的字节数。下面是两种格式储存文件的大小对比。

>>> import os.path
>>> abalone.to_json('df.json', orient='records', lines=True)
>>> os.path.getsize('df.json') / os.path.getsize('df.json.gz')
11.603035760226396

四、使用"测试模块"制作伪数据

在pandas中，有一个测试模块可以帮助我们生成半真实（伪数据），并进行测试，它就是util.testing。下面同我们通过一个简单的例子看一下如何生成数据测试：

>>> import pandas.util.testing as tm
>>> tm.N, tm.K = 15, 3  # 默认的行和列>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(444)>>> tm.makeTimeDataFrame(freq='M').head()A       B       C
2000-01-31  0.3574 -0.8804  0.2669
2000-02-29  0.3775  0.1526 -0.4803
2000-03-31  1.3823  0.2503  0.3008
2000-04-30  1.1755  0.0785 -0.1791
2000-05-31 -0.9393 -0.9039  1.1837>>> tm.makeDataFrame().head()A       B       C
nTLGGTiRHF -0.6228  0.6459  0.1251
WPBRn9jtsR -0.3187 -0.8091  1.1501
7B3wWfvuDA -1.9872 -1.0795  0.2987
yJ0BTjehH1  0.8802  0.7403 -1.2154
0luaYUYvy1 -0.9320  1.2912 -0.2907

上面简单的使用了

makeTimeDataFrame 和 makeDataFrame 分别生成了一组时间数据和DataFrame的数据。但这只是其中的两个用法，关于testing中的方法有大概30多个，如果你想全部了解，可以通过查看dir获得：

>>> [i for i in dir(tm) if i.startswith('make')]
['makeBoolIndex','makeCategoricalIndex','makeCustomDataframe','makeCustomIndex',# ...,'makeTimeSeries','makeTimedeltaIndex','makeUIntIndex','makeUnicodeIndex']

五、从列项中创建DatetimeIndex

也许我们有的时候会遇到这样的情形（为了说明这种情情况，我使用了product进行交叉迭代的创建了一组关于时间的数据）：

>>> from itertools import product
>>> datecols = ['year', 'month', 'day']>>> df = pd.DataFrame(list(product([2017, 2016], [1, 2], [1, 2, 3])),
...                   columns=datecols)
>>> df['data'] = np.random.randn(len(df))
>>> dfyear  month  day    data
0   2017      1    1 -0.0767
1   2017      1    2 -1.2798
2   2017      1    3  0.4032
3   2017      2    1  1.2377
4   2017      2    2 -0.2060
5   2017      2    3  0.6187
6   2016      1    1  2.3786
7   2016      1    2 -0.4730
8   2016      1    3 -2.1505
9   2016      2    1 -0.6340
10  2016      2    2  0.7964
11  2016      2    3  0.0005

明显看到，列项中有year，month，day，它们分别在各个列中，而并非是一个完整日期。那么如何从这些列中将它们组合在一起并设置为新的index呢？

通过to_datetime的使用，我们就可以直接将年月日组合为一个完整的日期，然后赋给索引。代码如下：

>>> df.index = pd.to_datetime(df[datecols])
>>> df.head()year  month  day    data
2017-01-01  2017      1    1 -0.0767
2017-01-02  2017      1    2 -1.2798
2017-01-03  2017      1    3  0.4032
2017-02-01  2017      2    1  1.2377
2017-02-02  2017      2    2 -0.2060

当然，你可以选择将原有的年月日列移除，只保留data数据列，然后squeeze转换为Series结构。

>>> df = df.drop(datecols, axis=1).squeeze()
>>> df.head()
2017-01-01   -0.0767
2017-01-02   -1.2798
2017-01-03    0.4032
2017-02-01    1.2377
2017-02-02   -0.2060
Name: data, dtype: float64>>> df.index.dtype_str
'datetime64[ns]

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