Python Pandas轻松处理大规模类别数据

大家好，在数据分析中，类别数据（Categorical Data）是一种常见的数据类型。它表示有限数量的离散值，例如产品类别、性别、国家等。与数值数据不同，类别数据并不代表连续的数值，而是离散的分类信息。处理类别数据是数据预处理的重要环节之一，特别是在进行统计分析或机器学习时。

Pandas提供了专门的工具来处理和优化类别数据，能够有效减少内存占用并提升计算效率。本文将介绍如何使用Pandas处理类别数据，展示类别数据的创建、操作和转换，并通过实际代码示例帮助掌握这些技巧。

1.创建类别数据

在Pandas中，类别数据可以通过 pd.Categorical() 函数创建，也可以直接在 DataFrame 中转换已有的列为类别类型。

1.1 手动创建类别数据

import pandas as pd

# 手动创建类别数据
categories = pd.Categorical(['男', '女', '女', '男', '男'])
print(categories)

输出结果：

[男, 女, 女, 男, 男]
Categories (2, object): [男, 女]

在这个示例中，pd.Categorical() 将一个性别列表转换为类别数据。Pandas自动识别了其中的两个类别：男 和 女。

1.2 将DataFrame中的列转换为类别类型

如果已经有一