Pandas之十数据分类

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Pandas中为数据分类的需求提供专门的类型category，可以由多种方式创建，并结合dataframe或Series进行使用。

首先生成样本数据：

df = pd.DataFrame(
    {"id": [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
df

1. 创建

category可以从不同方式创建，本文以给样本添加分类列，列名为grade逐一进行说明。

1.1 Series创建

创建一个类型为category的Series，再将其作为样本数据的grade列

g = pd.Series(["a", "b", "c", "a","e"], dtype="category")
# 再将该Series作为dataframe中一列
df["grade"]=g

1.2DataFrame创建

创建一个dataframe，其中grade类型为category，然后将两个dataframe进行拼接

df1 = pd.DataFrame(
    {"grade":["a", "b", "c", "a","e",np.nan]},
    dtype="category")
df = pd.concat([df,df1],axis=1)
df

1.3 Categorical创建

使用pd.Categorical创建分类，再作为Series放到Dataframe里面。

g = pd.Categorical(
    ["a", "b", "c", "a","e",np.nan],
    categories=["a", "b", "c","e"],
    ordered=False)
df["grade"]=pd.Series(g)

1.4 CategoricalDtype创建

CategoricalDtype是pandas的数据类型对象，指定dtype='category'时，就等同于dtype = CategoricalDtype()。包含以下参数：

• categories：所有不重复分类值
• ordered：设定分类排序，默认值为False。

创建CategoricalDtype类型c，并将df.grade转为该类型

from pandas.api.types import CategoricalDtype
c = CategoricalDtype(["a", "b", "c","e"])
df["grade"]=pd.Series(["a", "b", "c", "a","e",np.nan])
df.grade = df.grade.astype(c)

2. 使用

2.1 分类的描述性统计

describe可以统计分类数据做描述性统计，返回以下值：

• count：统计数量
• unique：统计分类值个数
• top：出现最多次的值。此处是a。
• freq：出现最多次值出现的次数。此处是a出现了2次。

2.2 分类CRUD

可以对分类数据进行相应的CRUD操作，逐一进行说明。

2.2.1 增加分类

使用add_categories增加新的分类

df.grade.cat.add_categories(["d"])

2.2.2 设置分类

使用set_categories重新设置分类

df.grade = df.grade.cat.set_categories(["a","b","c","d"])
df.grade

2.2.3 删除分类

使用 remove_categories删除分类， 删除的值将替换为 np.nan

df.grade = df.grade.cat.remove_categories(["b"])
df.grade

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