categories与set_categories

最新推荐文章于 2024-02-03 08:53:50 发布

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分类专栏： python

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本文介绍使用Python的Pandas库处理数据框中类别型数据的方法，包括转换数据类型、更改类别标签、重新设置类别顺序及按类别排序，以及如何进行基于类别的数据分组。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5,6], "raw_grade":['a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'e']})
#将raw_grade列转化为category类型
df["grade"] = df["raw_grade"].astype("category")
print(df["grade"])

这里写图片描述

可以看到此时类标签的字符a,b,e ；类标签的集合为[a,b,e]
打印类标签的结果如下
这里写图片描述

#改变类别标签
df["grade"].cat.categories = ["very good", "good", "very bad"]
print(df["grade"])

这里写图片描述
给categories赋值，可以改变类别标签。赋值的时候是按照顺序进行对应的。a对应very good，b对应good,c对应very bad。操作完成之后，原来的标签a就变成了very good标签。
此时类标签的集合为[“very good”, “good”, “very bad”]

#改变类别标签集合，注意和上面的对.categories的操作进行区分。
df["grade"] = df["grade"].cat.set_categories(["very bad", "bad", "medium", "good", "very good"])
print(df["grade"])

改变类别标签集合，操作过后数据的标签不变，但是标签的集合变为[“very bad”, “bad”, “medium”, “good”, “very good”]

#按照类标签在标签集中的顺序排序，而不是安装类标签的字母顺序进行排序
dfnew = df.sort_values(by="grade")
print(dfnew)

#根据类标签进行分组
df.groupby("grade").size()

这里写图片描述