99%的人都不知道的pandas骚操作(一)

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-----这是 Python数据科学的第48篇原创文章-----

【作者】:xiaoyu

【介绍】:一个半路转行的数据挖掘工程师

【知乎专栏】:https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx

全文1253字 | 阅读需要6分钟

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。

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。

1

str对象的使用

Series数据类型:str字符串

关于以上str对象的2个方法说明:

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:

关于以上str对象的2个方法说明:

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:

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。

2

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。

以上关于dt的3种方法说明:

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。

3

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。

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。

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。

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:

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。

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。

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。

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。

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。

以上就是本次骚操作的介绍,你get到了没有?

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