categorical类型

最新推荐文章于 2025-05-07 02:45:00 发布
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#机器学习 #分类

博客详细介绍了如何在Pandas中使用Categorical数据类型，包括对象的属性如categories和codes，以及创建Categorical对象的方法，如从DataFrame列转换、直接生成和利用分类编码数据。此外，还探讨了使用Categorical对象进行计算的应用。

pandas中的categorical类型

对象

属性

  • categories
  • codes

生成方法

将dataframe的一列转换为categorical对象

df[name] = df[name].astype('category')

其他序列直接生成

pd.Categorical(list)

利用分类编码数据生成

categories = ['a', 'b', 'c']
codes = [0, 1, 2, 0, 0, 2, 1]
ca = pd.Categorical.from_codes(codes, categories)

使用Categorical对象进行计算

pandas使用Categorical函数将object数据数据列转化为categorical数据列并基于categorical的因子（分类）水平排序dataframe
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01-09 4392
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Python Pandas 高级数据操作 Categorical 数据类型的使用
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01-16 1481
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。
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06-27 8560
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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06-03
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python数据分析（九）：Pandas 分类数据(Categorical Data)处理
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