数据分析-Pandas类别数据中的字符串和日期处理

数据分析-Pandas类别数据中的字符串和日期处理

数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？

数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测$N{O}_2$数据作为样例。

数据分析

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实验数据分析处理，股票序列，时间序列，信号序列，有时候表格的数据并不完全是数值类型，也有可能是字符串，或者其他数据，需要做分类处理。pandas如何控制数据分类处理呢？需要配置哪些参数？

数据梳理

优化的 pandas 的.loc 、.iloc 、.at 和 .iat， 使得数据访问方式正常。唯一的区别是返回类型（用于获取），和可以赋值已有的数值。categories

字符串类型的访问

只有适当的类型：.dt``.str``s.cat.categories，访问才正常：

In [1]: str_s = pd.Serie