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，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
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，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
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。
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