categorical类型

最新推荐文章于 2025-05-07 02:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-07 02:45:00 发布 · 572 阅读

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

pandas中的categorical类型

对象
使用Categorical对象进行计算

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

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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

data+scenario+science+insight

01-09

4285

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

Python Pandas 高级数据操作 Categorical 数据类型的使用

Trb201012的博客

01-16

1330

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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Categorical类型

qq_31385713的博客

06-27

8492

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

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

1274

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。

Pandas之Categoricals数据类型

weixin_42578783的博客

09-14

266

https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/81220116

《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

2390

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...

C = result452; % 使用cellfun函数将每个单元格中的矩阵展开成行向量 A = cellfun(@(x) x(:)', C, 'UniformOutput', false); % 使用cat函数将所有的行向量连接成一个大的行向量 A = cat(2, A{:}); % 使用unique函数获取所有不同的元素 [~, ~, idx] = unique(A); % 使用categorical函数将cell转换为categorical类型 C_cat = categorical(idx); % 使用reshape函数将categorical类型的向量重新转换为4368x1的列向量 C_cat = reshape(C_cat, 4368, 1); 错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。出错 categorical/reshape (line 26) b.codes = builtin('reshape',a.codes,varargin{:});

06-03

具体来说，如果在将一个cell列向量转换为categorical类型的过程中发生了上述错误，可以按以下方式更改代码： ```matlab % 假设原始cell列向量为C，包含n个单元格，每个单元格包含m个元素 C = result452; % 使用...

Categorical将类别转变为数字类型编码

sanjianjixiang的博客

10-28

3272

import pandas as pd # 将类别转换为数字 cata = pd.Categorical(['c', 'b', 'a', 'a', 'd', 'd']) # 获取原始数据中对应的数字下标，从0开始 print(cata.codes) print(cata.categories) [2 1 0 0 3 3] Index([‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’], dtype=‘ob...

创建pandas插入数据_Pandas的Categorical Data创建

weixin_36006862的博客

01-17

312

16. Pandas的Categorical Data创建前一章里介绍了Categorical Data的基本含义，本章就如何创建、使用本数据类型进行较为相近的解析。需再说明一下Categorical Data和categories的区别，Categorical Data由两部分组成即categories和codes, categories是有限且唯一的分类的集合，codes是Categorica...

entity_embeddings_categorical:使用神经网络（由Keras提供支持）发现有关带有实体嵌入的分类数据的相关信息

05-14

概述该项目旨在用作实用工具，通过使用Keras框架的神经网络对实体嵌入进行预处理，训练和提取。它仍在建设中，因此请谨慎使用。安装如果您的计算机上已经安装了virtualenv，则安装非常简单。如果您不这样做，请参考。 pip install entity-embeddings-categorical 文献资料除了文档字符串之外，有关文档的主要详细信息还可以在找到。测验该项目旨在满足大多数现有需求，因此，可测试性是一个主要问题。大部分代码都经过了严格的测试，还有作为持续集成工具，一旦有新提交，就可以运行所有单元测试。用法该实用程序库的用法以两种模式提供：默认和自定义。在默认配置中，您可以执行以下操作：回归，二进制分类和多类分类。如果您的数据类型与此不同，则可以随意使用自定义模式，在该模式中可以定义与目标处理和神经网络输出有关的大多数配置。预设模式默认模式的用法

神经网络编码分类变量—categorical_embedder

Shiraka的博客

01-14

2631

前言上一节我们学习了无监督降维方法PCA，在学习PCA的输入数据时我们了解一些数据处理的方法，其中提到了非结构化数据如何转化成结构化数据的方法序号编码，独热编码，二进制编码以及encoding编码。本节将讲述Categorical Embedder方法，如何通过神经网络编码分类变量将非结构化指标映射为浮点数张量，进而满足神经网络输入需求。 1.神经网络的数据预处理 机器学习模型离不开数据的预处理，预处理对于构建网络模型同样非常重要往往能决定训练结果，对于不同的数据集，预处理方法都会有或多或少的局限

pandas 用法之 category & categorical

weixin_38040408的博客

02-12

1706

Pandas 的 DataFrame 如何按指定 list 排序解析过程如下图： ss = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}) list_1 = ['b', 'c', 'a'] dff = pd.DataFrame(ss) dff = dff.reset_index() dff.columns = ['word', 'number'] # 设置成 “cate...

pandas中的Categorical类型

liujingwei8610的专栏

06-25

1857

Categorical是python的pandas中对应分类变量的一种数据类型，与R中的因子型变量比较相似，例如性别、血型等等用于表示类别的变量都可以用其来表示。 Categorical可以进行排序操作，但不可以进行数值运算操作，其顺序在其被定义的时候一同确定，而不是按照数字字母词法排序的顺序，其适用场景有如下： 1、具有少数几种可能取值并存在大量重复的字符串字段，利用Categorical类型对其转换后可有效节省内存 2、字段的排序规则特殊，不遵循词法顺序时，可以利用Categorical类型对其转换后

【Torch API】Categorical类详解

devil_son1234的博客

02-10

1534

Categorical类详解

机器学习类别/标称（categorical）数据处理：独热编码(One Hot Encoding)

data+scenario+science+insight

08-27

1681

机器学习类别/标称（categorical）数据处理：独热编码(One Hot Encoding) 序号编码：序号编码通常用于处理类别间具有大小关系的数据可以通过导入sklearn.preprocessing中的OrdinalEncoder进行处理。独热编码：通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。可以通过导入sklearn.preprocessing中的OneHotEncoder，创建哑变量进行处理。或者使用pandas的get dummy方法；二进制编码：二进制编码主要分为两步

随笔系列之- 数据的类型(Categorical(Nominal),Ordinal,Internal)