字符串、日期与分类数据

文本是数据而非随意字符

字符串列可以包含缺失，应使用 string 类型配合 str 访问器。str.strip 清理两端空白，str.lower 统一大小写，str.contains 按模式筛选，str.extract 提取结构信息。清洗渠道 ' Email ' 为 'email' 可能合理，但把产品型号强制小写或把账户前导零删掉可能改变标识。先明确字段的业务规则，再应用清洗。

字符串方法通常传播缺失；contains 返回的可空布尔结果，作为筛选条件时需要明确 na=False 或单独处理缺失。模式可能是正则表达式，查找字面的点号或括号时使用 regex=False 或正确转义。不要给所有文本列执行 astype(str) 后把缺失变成文字 'nan'，否则后续 isna 不再识别真正缺失。

日期、时间和时间范围

时间戳表达某个时刻，业务日期表达某个时区里的日历日。to_datetime 解析以后，dt.year、dt.month、dt.day 等访问器提取组成信息，to_period('M') 可以表达月份分组。只比较月份数字会把不同年份的一月合并，应使用年月或完整日期范围。

筛选一天的数据通常使用左闭右开的时间区间：大于等于当天零点且小于下一天零点。使用当天二十三点五十九分五十九秒作为上界会漏掉更精细的时间。日期排序依赖日期 dtype，非规范字符串的字典序不一定等于时间顺序。先解析，再按明确时间单位计算差值，不能直接把整数时间戳单位猜成秒或毫秒。

小数据：时区会改变日期

UTC 的一月一日十八点，在上海是下一天凌晨两点。先以 utc=True 解析 UTC 时刻，再 tz_convert 到上海，最后提取 date，才能获得当地业务日期一月二日。若先截取原字符串前十位，就会把同一事件归到错误的日子。tz_localize 给无时区时间声明原来所属时区，tz_convert 才把已有时区的时刻换成另一个显示时区；两者不能互换。

夏令时地区有重复或不存在的本地时间，解析策略需要明确。教学 CSV 日期统一不带时区，示例另外给出 UTC 到上海的边界测试。做 SQL 对照时还要核对数据库会话时区与字段类型，不能以为 DATE(timestamp) 在所有环境中都得到同一个日期。

分类类型和统计口径

category 适合重复很多、取值集合有限的列，内部保存类别词典与代码，可以降低内存并限制取值。国家、渠道等列可以采用它，用户编号通常不适合简单转成分类来掩盖唯一值数量。ordered=True 声明类别顺序，使等级比较和排序符合业务含义；普通类别词典顺序不自动意味着数学大小。

groupby 时显式指定 observed=True，只输出实际出现的类别组合；若需要完整类别列表，应明确 observed=False 并解释未出现组合。pandas 版本对默认值可能有变化，教学代码主动声明避免统计结果随升级改变。新类别写入前需要扩充类别词典，否则赋值可能失败。

把转换接入分析

脚本先解析注册日期，规范渠道，再添加年月字段并将国家转成分类，输出示例帮助核对。转换后的表仍要保留 user_id 和原始粒度；任何字符串拆分导致一条记录变多行，都必须重新说明粒度。练习检查清洗后类别分布以及清洗前后的缺失变化。

最常见的反例是时间截取后才换时区、按 month 单独分组混合年份、把未知国家当成固定国家，以及正则点号匹配任何字符。修正时尽量保持原列或保留副本，列出具体失败值和理由。面试解释不是只说调用了 dt 或 str，而是说明输入含义、边界时刻和统计粒度如何保持一致。

版本与复现约定

本课程 pandas 示例以 2.3.3 为验证基线，页面运行记录给出实际版本。pandas 3.x 默认使用 Copy-on-Write：从表中取出的对象发生修改时，不据此假定原表同步变化。跨版本都应使用一次完整的 loc 赋值表达式；需要独立工作表时显式 copy。阅读网上的旧示例时，先核对版本、输入类型和索引，再判断结果能否复现。

完整示例与实际输出

from pathlib import Path
import pandas as pd
import numpy as np
from _shared import load
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
OUT = ROOT / "outputs"
OUT.mkdir(exist_ok=True)
users=load("users").copy()
users["signup_date"]=pd.to_datetime(users["signup_date"],errors="raise")
users["channel"]=users["channel"].astype("string").str.strip().str.lower()
users["country"]=users["country"].astype("category")
users["signup_month"]=users["signup_date"].dt.to_period("M").astype("string")
assert users["signup_date"].notna().all()
assert str(users["country"].dtype)=="category"
print(users[["user_id","signup_month","channel","country"]].head().to_string(index=False))
raw=pd.Series(["  Email ",None,"PAID SEARCH"],dtype="string")
clean=raw.str.strip().str.lower()
assert clean.iloc[0]=="email" and pd.isna(clean.iloc[1])
print("字符串:",clean.tolist())
utc=pd.to_datetime(pd.Series(["2026-01-01T18:00:00Z"]),utc=True)
local=utc.dt.tz_convert("Asia/Shanghai")
assert local.dt.date.astype(str).iloc[0]=="2026-01-02"
print("上海日期:",local.dt.date.astype(str).iloc[0])

实际运行通过CPU Python execution.

user_id signup_month  channel country
       1      2026-01      ads      US
       2      2026-01 referral      SG
       3      2026-01  organic      CN
       4      2026-01      ads      US
       5      2026-01 referral      SG
字符串: ['email', <NA>, 'paid search']
上海日期: 2026-01-02

五道自测：先回答，再核对

两项动手任务

from pathlib import Path
import pandas as pd
import numpy as np
from _shared import load
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
OUT = ROOT / "outputs"
OUT.mkdir(exist_ok=True)
users=load("users").copy()
users["signup_date"]=pd.to_datetime(users["signup_date"],errors="raise")
users["channel"]=users["channel"].astype("string").str.strip().str.lower()
users["country"]=users["country"].astype("category")
users["signup_month"]=users["signup_date"].dt.to_period("M").astype("string")
assert users["signup_date"].notna().all()
assert str(users["country"].dtype)=="category"
print(users[["user_id","signup_month","channel","country"]].head().to_string(index=False))
raw=pd.Series(["  Email ",None,"PAID SEARCH"],dtype="string")
clean=raw.str.strip().str.lower()
assert clean.iloc[0]=="email" and pd.isna(clean.iloc[1])
print("字符串:",clean.tolist())
utc=pd.to_datetime(pd.Series(["2026-01-01T18:00:00Z"]),utc=True)
local=utc.dt.tz_convert("Asia/Shanghai")
assert local.dt.date.astype(str).iloc[0]=="2026-01-02"
print("上海日期:",local.dt.date.astype(str).iloc[0])

from pathlib import Path
import pandas as pd
import numpy as np
from _shared import load
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
OUT = ROOT / "outputs"
OUT.mkdir(exist_ok=True)
s=pd.Series(["a.b","acb",None],dtype="string")
selected=s[s.str.contains(".",regex=False,na=False)]
assert selected.tolist()==["a.b"]
print(selected.tolist())

官方资料与掌握状态

• 文本数据
• 时间序列
• 分类类型

完成两项任务后，按独立完成程度记录。状态会尽量保存在当前浏览器，可导出备份。