本文摘自php中文网，作者coldplay.xixi，侵删。
python教程栏目今天介绍pandas的操作。
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'(?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
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：
>>> [ifori in dir(pd.Series.str)ifnot 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
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]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([
... '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: kfork, 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
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