來源：DeepHub IMBA
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本文為你演示一些不常見，但是卻非常有用的 Pandas 函數(shù)。

import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({   "date": pd.date_range(start="2021-11-20", periods=100, freq="D"),  "class": ["A","B","C","D"] * 25,  "amount": np.random.randint(10, 100, size=100)})
df.head()

1. To_period

df["month"] = df["date"].dt.to_period("M")df["quarter"] = df["date"].dt.to_period("Q")
df.head()

df["month"].value_counts()# output2021-12   312022-01   312022-02   272021-11   11Freq: M, Name: month, dtype: int64
--------------------------df["quarter"].value_counts()# output2022Q1   582021Q4   42Freq: Q-DEC, Name: quarter, dtype: int64

2. Cumsum 和 groupby

df["cumulative_sum"] = df["amount"].cumsum()df.head()

df["class_cum_sum"] = df.groupby("class")["amount"].cumsum()

讓我們查看 A 類的結(jié)果。

df[df["class"]=="A"].head()

3. Category數(shù)據(jù)類型

df.dtypes
# outputdate             datetime64[ns]class                     objectamount                     int64month                 period[M]quarter           period[Q-DEC]cumulative_sum             int64class_cum_sum             int64

df["class_category"] = df["class"].astype("category")df.dtypes
# outputdate             datetime64[ns]class                     objectamount                     int64month                 period[M]quarter           period[Q-DEC]cumulative_sum             int64class_cum_sum             int64class_category         categorydtype: object

df.memory_usage()
# outputIndex             128date             800class             800amount           800month             800quarter           800cumulative_sum   800class_cum_sum     800class_category   304dtype: int64