python3 Categorical对象更新

最新推荐文章于 2025-05-07 02:45:00 发布
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文章标签： python Categorical pandas
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本文纠正了《利用python进行数据分析》一书中关于Pandas Categorical对象属性的错误描述，指出正确的属性为codes和categories，并非labels和levels。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在用pandas中cut对数据进行操作时发现，原《利用python进行数据分析》书中使用的Categorical对象属性有误，书中使用的Categorical对象的lables属性和levels属性已被DEPRECATED,变成codes和categories，在此做记！

Categorical.labes--->Categorical.codes

Categorical.levels--->Categorical.categories


flower-monk
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Python Pandas 高级数据操作 Categorical 数据类型的使用
Trb201012的博客
01-16 1333
当转换为类型时，所有不同的值都变成了类别。如果类别太多，可能不会节省内存。对于有序的，需要明确指定类别的顺序。在类型的列中，只能使用定义的类别值。尝试使用未定义的类别将引发错误。Python Pandas 高级数据操作 Categorical 数据类型的使用-CJavaPy​以上就是“Python Pandas 高级数据操作 Categorical 数据类型的使用”的全部内容，希望对你有所帮助。​​关于Python技术储备。
Python之Categorical
女王の专属领地
04-24 8959
pandas从0.15版开始提供分类数据类型，用于表示统计学里有限且唯一性数据集，例如描述个人信息的性别一般就男和女两个数据常用'm'和'f'来描述，有时也能对应编码映射为0和1。血型A、B、O和AB型等选择可以映射为0、1、2、3这四个数字分别代表各个血型。pandas里直接就有categorical类型，可以有效地对数据进行分组进行相应的汇总统计工作。 当DataFrame的某列(字段)上的...
python数据分析（九）：Pandas 分类数据(Categorical Data)处理
最新发布
人工智能微客/aiweker
05-07 1291
有序分类：有明确的顺序关系（如：小、中、大）无序分类：没有顺序关系（如：红、绿、蓝）# 自定义排序顺序print("\n自定义顺序排序:\n", df.sort_values('grade'))分类数据基础分类数据表示有限且固定的可能值集合分为有序分类和无序分类两种类型创建分类数据可以通过直接创建使用构造函数提供更多控制可以指定类别顺序创建有序分类分类数据操作categoriesas_ordered排序与分组分类数据保持定义的顺序进行排序分组操作可以利用分类信息提高效率。
《利用python进行数据分析》读书笔记之分类（Categorical）数据
pnd237的博客
04-13 2393
分类数据背景和目标pandas中的Categorical类型使用Categorical对象进行计算使用分类获得更高的性能分类方法创建用于建模的虚拟变量 本文中可能使用的数据集来自：《利用python进行数据分析》数据集 背景和目标 在处理数据的时候，我们经常会遇到一个列中部分数据完全相同，比如下面这个Series对象： import pandas as pd values = pd.Series...
PyTorch学习笔记 —— Categorical函数
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ProQianXiao的博客
11-04 3万+
一、介绍 Categorical函数来自包 torch.distributions，官方定义的接口如下： class torch.distributions.Categorical(probs) 作用是创建以参数probs为标准的类别分布，样本是来自 “0 … K-1” 的整数，其中 K是probs参数的长度。也就是说，按照传入的probs中给定的概率，在相应的位置处进行取样，取样返回...
【Python数据分析】Pandas_分类对象
qq_45951891的博客
06-29 551
通常情况下，数据集中会存在许多同一类别的信息，比如相同国家、相同行政编码、相同性别等，当这些相同类别的数据多次出现时，就会给数据处理增添许多麻烦，导致数据集变得臃肿，不能直观、清晰地展示数据。通过上述示例，您可能会注意到，虽然传递给 Series 四个元素值，但是它的类别为 3，这是因为 a 的类别存在重复。上述示例中，第二个参数值表示类别，当列表中不存在某一类别时，会自动将类别值设置为 NA。对已经分类的数据使用 describe() 方法，您会得到和数据统计相关的摘要信息。命令可以获取对象的类别信息。
用 Python 从零开始创建神经网络（十八）：模型对象（Model Object）
xzs1210652636的博客
12-28 1064
我们构建了一个可以执行前向传播、反向传播以及精度测量等辅助任务的模型。通过编写相当多的代码并在一些较大的代码块中进行修改，我们实现了这些功能。此时，将模型本身转化为一个对象的做法开始显得更有意义，特别是当我们希望保存和加载这个对象以用于未来的预测任务时。此外，我们还可以利用这个对象减少一些常见代码行，使得与当前代码库的协作更加便捷，同时也更容易构建新的模型。为了完成模型对象的转换，我们将使用我们最近工作的模型，即使用正弦数据的回归模型：
【类别编码实践指南】：Python中的Categorical Encoding库综述
[【类别编码实践指南】：Python中的Categorical Encoding库综述](https://d2mk45aasx86xg.cloudfront.net/Target_encoding_output_17c4e85bc2.webp) # 1. 类别编码的基础知识 类别编码是机器学习预处理数据时不可或...
matlab categorical转成python格式错误
05-24
在 Python 中，相当于 MATLAB 中的 categorical 类型是 Pandas 中的 Categorical 类型。你可以使用 Pandas 来实现 categorical 数据类型的转换。 下面是一个示例代码： ```python import pandas as pd # 创建一个...
Categorical类型
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06-27 8497
一 介绍 在数据中，一个列有可能会包含很多重复值，这时会对重复值进行分类。往往在使用过程中会通过unique、value_counts等函数对重复值进行唯一性的提取和重复个数的统计。而还有一类数据类型可以帮助统计对应的值和表示的键。这类数据在系统可以称为维度表，维度表包含了不同值，并将主要观测存储为引用维度的整数键。 可以通过如下例子进行展示，在例子代码中，这种按照整数展现的方式被称为分类或者字典编码展现。不同值的数组可以被称为数据的类别、字典或者层级。 import numpy as np import
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Python 中 Pandas如何对Categorical类型字段数据统计 文件读写 基础语法 Pandas read_csv
pd.Categorical 的用法
code_new_life的博客
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最近在数据处理过程中遇到 pd.Categorical() 因此特地查了一下 先给出官网的链接 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Categorical.html 我们直接通过例子来学习 In [16]: st = ['a','a','b','c','c'] In [17]: ss = pd.Ca...
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http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Categorical.html    网址class pandas.Categorical（values，categories = None，ordered = None，dtype = None，fastpath = False ）[source]代表经典的R / S +时...
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01-29 325
values:需要分类的值，如果给出了categories，则会将不在categories的值替换为NaN。categories：根据categories进行分类，如果没有给出，则将values中。dtype：若使用此函数生成一个实例，返回一个CategoricalDtype类型。ordered：默认为False，如果为True，则启用排序。通过启用排序，则可以使用min来获取最小索引的数据。
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鲨鱼儿的博客
02-24 436
1、pd.Categorical() categorical 实际上是计算一个列表型数据中的类别数，即不重复项，它返回的是一个CategoricalDtype 类型的对象，相当于在原来数据上附加上类别信息 ， 具体的类别可以通过和对应的序号可以通过 codes 和 categories 来查看 import pandas as pd tmp = pd.Categorical(['2...
Python Pandas 0.19.0分析工具手册更新
- **Index.unique始终返回Index**：无论输入如何，返回的唯一索引始终是Index对象。 这些变化和增强为用户提供了更多的功能和更高效的处理数据的方式，使得Pandas在数据分析领域更加得心应手。手册详细地介绍了每...
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