数据分析-Pandas数据分类的转换控制
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 NO_2 NO2数据作为样例。
数据分析
本文用到的样例数据：
样例代码：
导入关键模块
import pandas as pd
import numpy as np
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？
下面对 pandas 分类数据类型做个简单的介绍。
分类数据
Categoricals 是 pandas 的一种数据类型，对应统计分类变量。通常，统计分类变量是有限的、固定的、 可能数值。例如，性别， 社会阶层，血型，颜色，种类，评价，评级等等。
与统计分类变量相比，分类数据还可能有一个顺序（例如 “
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