1%的人知道的pandas骚操作,传授给你

python教程栏目今天介绍pandas的操作。1%的人知道的pandas骚操作,传授给你

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'}复制代码

对于Series数据结构使用_accessors方法,我们得到了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复制代码

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&#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

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(&#39;_&#39;)]
[&#39;capitalize&#39;,
 &#39;cat&#39;,
 &#39;center&#39;,
 &#39;contains&#39;,
 &#39;count&#39;,
 &#39;decode&#39;,
 &#39;encode&#39;,
 &#39;endswith&#39;,
 &#39;extract&#39;,
 &#39;extractall&#39;,
 &#39;find&#39;,
 &#39;findall&#39;,
 &#39;get&#39;,
 &#39;get_dummies&#39;,
 &#39;index&#39;,
 &#39;isalnum&#39;,
 &#39;isalpha&#39;,
 &#39;isdecimal&#39;,
 &#39;isdigit&#39;,
 &#39;islower&#39;,
 &#39;isnumeric&#39;,
 &#39;isspace&#39;,
 &#39;istitle&#39;,
 &#39;isupper&#39;,
 &#39;join&#39;,
 &#39;len&#39;,
 &#39;ljust&#39;,
 &#39;lower&#39;,
 &#39;lstrip&#39;,
 &#39;match&#39;,
 &#39;normalize&#39;,
 &#39;pad&#39;,
 &#39;partition&#39;,
 &#39;repeat&#39;,
 &#39;replace&#39;,
 &#39;rfind&#39;,
 &#39;rindex&#39;,
 &#39;rjust&#39;,
 &#39;rpartition&#39;,
 &#39;rsplit&#39;,
 &#39;rstrip&#39;,
 &#39;slice&#39;,
 &#39;slice_replace&#39;,
 &#39;split&#39;,
 &#39;startswith&#39;,
 &#39;strip&#39;,
 &#39;swapcase&#39;,
 &#39;title&#39;,
 &#39;translate&#39;,
 &#39;upper&#39;,
 &#39;wrap&#39;,
 &#39;zfill&#39;]复制代码

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(&#39;2017&#39;, periods=9, freq=&#39;Q&#39;))
>>> 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([
...     &#39;periwinkle&#39;,
...     &#39;mint green&#39;,
...     &#39;burnt orange&#39;,
...     &#39;periwinkle&#39;,
...     &#39;burnt orange&#39;,
...     &#39;rose&#39;,
...     &#39;rose&#39;,
...     &#39;mint green&#39;,
...     &#39;rose&#39;,
...     &#39;navy&#39;
... ])
...
>>> 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
{&#39;periwinkle&#39;: 0, &#39;mint green&#39;: 1, &#39;burnt orange&#39;: 2, &#39;rose&#39;: 3, &#39;navy&#39;: 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

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(&#39;category&#39;).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(&#39;category&#39;).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(&#39;category&#39;)
>>> ccolors.cat.categories
Index([&#39;burnt orange&#39;, &#39;mint green&#39;, &#39;navy&#39;, &#39;periwinkle&#39;, &#39;rose&#39;], dtype=&#39;object&#39;)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(&#39;_&#39;)]
[&#39;add_categories&#39;,
 &#39;as_ordered&#39;,
 &#39;as_unordered&#39;,
 &#39;categories&#39;,
 &#39;codes&#39;,
 &#39;ordered&#39;,
 &#39;remove_categories&#39;,
 &#39;remove_unused_categories&#39;,
 &#39;rename_categories&#39;,
 &#39;reorder_categories&#39;,
 &#39;set_categories&#39;]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] = &#39;a new color&#39;
# ...
ValueError: Cannot setitem on a Categorical with a new category,
set the categories first

>>> ccolors = ccolors.cat.add_categories([&#39;a new color&#39;])
>>> ccolors.iloc[5] = &#39;a new color&#39;  
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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