Pandas高级教程之:category数据类型
简介
Pandas中有一种特殊的数据类型叫做category。它表示的是一个类别，一般用在统计分类中，比如性别，血型，分类，级别等等。有点像java中的enum。
今天给大家详细讲解一下category的用法。
创建category
使用Series创建
在创建Series的同时添加dtype="category"就可以创建好category了。category分为两部分，一部分是order，一部分是字面量：
In [1]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"], dtype="category")
In [2]: s
Out[2]:
0 a
1 b
2 c
3 a
dtype: category
Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']
可以将DF中的Series转换为category：
In [3]: df = pd.DataFrame({"A": ["a", "b", "c", "a"]})
In [4]: df["B"] = df["A"].astype("category")
In [5]: df["B"]
Out[32]:
0 a
1 b
2 c
3 a
Name: B, dtype: category
Categories (3, object): [a, b, c]
可以创建好一个pandas.Categorical ，将其作为参数传递给Series：
In [10]: raw_cat = pd.Categorical(
....: ["a", "b", "c", "a"], categories=["b", "c", "d"], ordered=False
....: )
....:
In [11]: s = pd.Series(raw_cat)
In [12]: s
Out[12]:
0 NaN
1 b
2 c
3 NaN
dtype: category
Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']
使用DF创建
创建DataFrame的时候，也可以传入 dtype="category"：
In [17]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B": list("bccd")}, dtype="category")
In [18]: df.dtypes
Out[18]:
A category
B category
dtype: object
DF中的A和B都是一个category:
In [19]: df["A"]
Out[19]:
0 a
1 b
2 c
3 a
Name: A, dtype: category
Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']
In [20]: df["B"]
Out[20]:
0 b
1 c
2 c
3 d
Name: B, dtype: category
Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']
或者使用df.astype("category")将DF中所有的Series转换为category:
In [21]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B": list("bccd")})
In [22]: df_cat = df.astype("category")
In [23]: df_cat.dtypes
Out[23]:
A category
B category
dtype: object
创建控制
默认情况下传入dtype='category' 创建出来的category使用的是默认值：
- Categories是从数据中推断出来的。
- Categories是没有大小顺序的。
可以显示创建CategoricalDtype来修改上面的两个默认值：
In [26]: from pandas.api.types import CategoricalDtype
In [27]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"])
In [28]: cat_type = CategoricalDtype(categories=["b", "c", "d"], ordered=True)
In [29]: s_cat = s.astype(cat_type)
In [30]: s_cat
Out[30]:
0 NaN
1 b
2 c
3 NaN
dtype: category
Categories (3, object): ['b' < 'c' < 'd']
同样的CategoricalDtype还可以用在DF中：
In [31]: from pandas.api.types import CategoricalDtype
In [32]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B": list("bccd")})
In [33]: cat_type = CategoricalDtype(categories=list("abcd"), ordered=True)
In [34]: df_cat = df.astype(cat_type)
In [35]: df_cat["A"]
Out[35]:
0 a
1 b
2 c
3 a
Name: A, dtype: category
Categories (4, object): ['a' < 'b' < 'c' < 'd']
In [36]: df_cat["B"]
Out[36]:
0 b
1 c
2 c
3 d
Name: B, dtype: category
Categories (4, object): ['a' < 'b' < 'c' < 'd']
转换为原始类型
使用Series.astype(original_dtype) 或者 np.asarray(categorical)可以将Category转换为原始类型：
In [39]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"])
In [40]: s
Out[40]:
0 a
1 b
2 c
3 a
dtype: object
In [41]: s2 = s.astype("category")
In [42]: s2
Out[42]:
0 a
1 b
2 c
3 a
dtype: category
Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']
In [43]: s2.astype(str)
Out[43]:
0 a
1 b
2 c
3 a
dtype: object
In [44]: np.asarray(s2)
Out[44]: array(['a', 'b', 'c', 'a'], dtype=object)
categories的操作
获取category的属性
Categorical数据有 categories 和 ordered 两个属性。可以通过s.cat.categories 和 s.cat.ordered来获取：
In [57]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"], dtype="category")
In [58]: s.cat.categories
Out[58]: Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
In [59]: s.cat.ordered
Out[59]: False
重排category的顺序：
In [60]: s = pd.Series(pd.Categorical(["a", "b", "c", "a"], categories=["c", "b", "a"]))
In [61]: s.cat.categories
Out[61]: Index(['c', 'b', 'a'], dtype='object')
In [62]: s.cat.ordered
Out[62]: False
重命名categories
通过给s.cat.categories赋值可以重命名categories:
In [67]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"], dtype="category")
In [68]: s
Out[68]:
0 a
1 b
2 c
3 a
dtype: category
Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']
In [69]: s.cat.categories = ["Group %s" % g for g in s.cat.categories]
In [70]: s
Out[70]:
0 Group a
1 Group b
2 Group c
3 Group a
dtype: category
Categories (3, object): ['Group a', 'Group b', 'Group c']
使用rename_categories可以达到同样的效果：
In [71]: s = s.cat.rename_categories([1, 2, 3])
In [72]: s
Out[72]:
0 1
1 2
2 3
3 1
dtype: category
Categories (3, int64): [1, 2, 3]
或者使用字典对象：
# You can also pass a dict-like object to map the renaming
In [73]: s = s.cat.rename_categories({1: "x", 2: "y", 3: "z"})
In [74]: s
Out[74]:
0 x
1 y
2 z
3 x
dtype: category
Categories (3, object): ['x', 'y', 'z']
使用add_categories添加category
可以使用add_categories来添加category:
In [77]: s = s.cat.add_categories([4])
In [78]: s.cat.categories
Out[78]: Index(['x', 'y', 'z', 4], dtype='object')
In [79]: s
Out[79]:
0 x
1 y
2 z
3 x
dtype: category
Categories (4, object): ['x', 'y', 'z', 4]
使用remove_categories删除category
In [80]: s = s.cat.remove_categories([4])
In [81]: s
Out[81]:
0 x
1 y
2 z
3 x
dtype: category
Categories (3, object): ['x', 'y', 'z']
删除未使用的cagtegory
In [82]: s = pd.Series(pd.Categorical(["a", "b", "a"], categories=["a", "b", "c", "d"]))
In [83]: s
Out[83]:
0 a
1 b
2 a
dtype: category
Categories (4, object): ['a', 'b', 'c', 'd']
In [84]: s.cat.remove_unused_categories()
Out[84]:
0 a
1 b
2 a
dtype: category
Categories (2, object): ['a', 'b']
重置cagtegory
使用set_categories()可以同时进行添加和删除category操作：
In [85]: s = pd.Series(["one", "two", "four", "-"], dtype="category")
In [86]: s
Out[86]:
0 one
1 two
2 four
3 -
dtype: category
Categories (4, object): ['-', 'four', 'one', 'two']
In [87]: s = s.cat.set_categories(["one", "two", "three", "four"])
In [88]: s
Out[88]:
0 one
1 two
2 four
3 NaN
dtype: category
Categories (4, object): ['one', 'two', 'three', 'four']
category排序
如果category创建的时候带有 ordered=True ， 那么可以对其进行排序操作：
In [91]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"]).astype(CategoricalDtype(ordered=True))
In [92]: s.sort_values(inplace=True)
In [93]: s
Out[93]:
0 a
3 a
1 b
2 c
dtype: category
Categories (3, object): ['a' < 'b' < 'c']
In [94]: s.min(), s.max()
Out[94]: ('a', 'c')
可以使用 as_ordered() 或者 as_unordered() 来强制排序或者不排序：
In [95]: s.cat.as_ordered()
Out[95]:
0 a
3 a
1 b
2 c
dtype: category
Categories (3, object): ['a' < 'b' < 'c']
In [96]: s.cat.as_unordered()
Out[96]:
0 a
3 a
1 b
2 c
dtype: category
Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']
重排序
使用Categorical.reorder_categories() 可以对现有的category进行重排序：
In [103]: s = pd.Series([1, 2, 3, 1], dtype="category")
In [104]: s = s.cat.reorder_categories([2, 3, 1], ordered=True)
In [105]: s
Out[105]:
0 1
1 2
2 3
3 1
dtype: category
Categories (3, int64): [2 < 3 < 1]
多列排序
sort_values 支持多列进行排序：
In [109]: dfs = pd.DataFrame(
.....: {
.....: "A": pd.Categorical(
.....: list("bbeebbaa"),
.....: categories=["e", "a", "b"],
.....: ordered=True,
.....: ),
.....: "B": [1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1],
.....: }
.....: )
.....:
In [110]: dfs.sort_values(by=["A", "B"])
Out[110]:
A B
2 e 1
3 e 2
7 a 1
6 a 2
0 b 1
5 b 1
1 b 2
4 b 2
比较操作
如果创建的时候设置了ordered==True ，那么category之间就可以进行比较操作。支持 ==, !=, >, >=, <, 和 <=这些操作符。
In [113]: cat = pd.Series([1, 2, 3]).astype(CategoricalDtype([3, 2, 1], ordered=True))
In [114]: cat_base = pd.Series([2, 2, 2]).astype(CategoricalDtype([3, 2, 1], ordered=True))
In [115]: cat_base2 = pd.Series([2, 2, 2]).astype(CategoricalDtype(ordered=True))
In [119]: cat > cat_base
Out[119]:
0 True
1 False
2 False
dtype: bool
In [120]: cat > 2
Out[120]:
0 True
1 False
2 False
dtype: bool
其他操作
Cagetory本质上来说还是一个Series，所以Series的操作category基本上都可以使用，比如： Series.min(), Series.max() 和 Series.mode()。
value_counts：
In [131]: s = pd.Series(pd.Categorical(["a", "b", "c", "c"], categories=["c", "a", "b", "d"]))
In [132]: s.value_counts()
Out[132]:
c 2
a 1
b 1
d 0
dtype: int64
DataFrame.sum()：
In [133]: columns = pd.Categorical(
.....: ["One", "One", "Two"], categories=["One", "Two", "Three"], ordered=True
.....: )
.....:
In [134]: df = pd.DataFrame(
.....: data=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
.....: columns=pd.MultiIndex.from_arrays([["A", "B", "B"], columns]),
.....: )
.....:
In [135]: df.sum(axis=1, level=1)
Out[135]:
One Two Three
0 3 3 0
1 9 6 0
Groupby：
In [136]: cats = pd.Categorical(
.....: ["a", "b", "b", "b", "c", "c", "c"], categories=["a", "b", "c", "d"]
.....: )
.....:
In [137]: df = pd.DataFrame({"cats": cats, "values": [1, 2, 2, 2, 3, 4, 5]})
In [138]: df.groupby("cats").mean()
Out[138]:
values
cats
a 1.0
b 2.0
c 4.0
d NaN
In [139]: cats2 = pd.Categorical(["a", "a", "b", "b"], categories=["a", "b", "c"])
In [140]: df2 = pd.DataFrame(
.....: {
.....: "cats": cats2,
.....: "B": ["c", "d", "c", "d"],
.....: "values": [1, 2, 3, 4],
.....: }
.....: )
.....:
In [141]: df2.groupby(["cats", "B"]).mean()
Out[141]:
values
cats B
a c 1.0
d 2.0
b c 3.0
d 4.0
c c NaN
d NaN
Pivot tables：
In [142]: raw_cat = pd.Categorical(["a", "a", "b", "b"], categories=["a", "b", "c"])
In [143]: df = pd.DataFrame({"A": raw_cat, "B": ["c", "d", "c", "d"], "values": [1, 2, 3, 4]})
In [144]: pd.pivot_table(df, values="values", index=["A", "B"])
Out[144]:
values
A B
a c 1
d 2
b c 3
d 4
本文已收录于 http://www.flydean.com/08-python-pandas-category/
最通俗的解读，最深刻的干货，最简洁的教程，众多你不知道的小技巧等你来发现！
欢迎关注我的公众号:「程序那些事」,懂技术，更懂你！
Pandas高级教程之:category数据类型的更多相关文章
- Pandas高级教程之:GroupBy用法
Pandas高级教程之:GroupBy用法 目录 简介 分割数据 多index get_group dropna groups属性 index的层级 group的遍历 聚合操作 通用聚合方法 同时使用 ...
- Pandas高级教程之:处理text数据
目录 简介 创建text的DF String 的方法 columns的String操作 分割和替换String String的连接 使用 .str来index extract extractall c ...
- Pandas高级教程之:稀疏数据结构
目录 简介 Spare data的例子 SparseArray SparseDtype Sparse的属性 Sparse的计算 SparseSeries 和 SparseDataFrame 简介 如果 ...
- Pandas高级教程之:时间处理
目录 简介 时间分类 Timestamp DatetimeIndex date_range 和 bdate_range origin 格式化 Period DateOffset 作为index 切片和 ...
- Pandas高级教程之:Dataframe的合并
目录 简介 使用concat 使用append 使用merge 使用join 覆盖数据 简介 Pandas提供了很多合并Series和Dataframe的强大的功能,通过这些功能可以方便的进行数据分析 ...
- Pandas高级教程之:处理缺失数据
目录 简介 NaN的例子 整数类型的缺失值 Datetimes 类型的缺失值 None 和 np.nan 的转换 缺失值的计算 使用fillna填充NaN数据 使用dropna删除包含NA的数据 插值 ...
- Pandas高级教程之:plot画图详解
目录 简介 基础画图 其他图像 bar stacked bar barh Histograms box Area Scatter Hexagonal bin Pie 在画图中处理NaN数据 其他作图工 ...
- Pandas高级教程之:统计方法
目录 简介 变动百分百 Covariance协方差 Correlation相关系数 rank等级 简介 数据分析中经常会用到很多统计类的方法,本文将会介绍Pandas中使用到的统计方法. 变动百分百 ...
- Pandas高级教程之:window操作
目录 简介 滚动窗口 Center window Weighted window 加权窗口 扩展窗口 指数加权窗口 简介 在数据统计中,经常需要进行一些范围操作,这些范围我们可以称之为一个window ...
随机推荐
- 基于 el-form 封装一个依赖 json 动态渲染的表单控件
nf-form 表单控件的功能 基于 el-form 封装了一个表单控件,包括表单的子控件. 既然要封装,那么就要完善一些,把能想到的功能都要实现出来,不想留遗憾. 毕竟UI库提供的功能都很强大了,不 ...
- docker容器与容器的关联
可以通过docker run -it -d --link 容器id 镜像id 方式关联 例如,将springboot项目容器与mysql容器相互关联,让springboot容器可以访问到mysql ...
- mysql 索引十连问｜ 剑指 offer - mysql
以下是结合网上及此前面试时遇到的一些关于mysql索引的面试题. 若对mysql索引不太了解可先翻阅相关文章 大白话 mysql 之深入浅出索引原理 - 上 大白话 mysql 之深入浅出索引原理 - ...
- 联想INTEL X86台式机 用光驱启动 usb光驱启动
联想INTEL X86台式机 用光驱启动 usb光驱启动 启动项顺序 都要调整 主要顺序 自动顺序 出错顺序 按下f10 f12
- shell 获取MySQL查询结果并处理
主要应用到shell for循环 定义数据库连接信息 HOST_NAME='127.0.0.1' DB_PORT='3306' DB_NAME='数据库名' USER_NAME='root' PASS ...
- STM32F4 SD卡升级程序
http://www.openedv.com/posts/list/65104.htm
- Winsock2使用记录
本文地址:https://www.cnblogs.com/oberon-zjt0806/p/14814144.html WinSock 2 MSDN文档:https://docs.microsoft. ...
- LNMP环境搭建与配置
lnmp就是 Linux+nginx + mysql + PHP,把Apache替换为Nginx: 这里我用到的Linux环境为为centos,接下来就分步骤来一步步安装及测试. 一.安装php 参考 ...
- 通过Maven打jar包&运行
运行命令:java -jar [包名] https://www.cnblogs.com/jinjiyese153/p/9374015.html
- gin使用validator库参数校验若干实用技巧
validator库参数校验若干实用技巧 本文介绍了使用validator库做参数校验的一些十分实用的使用技巧,包括翻译校验错误提示信息.自定义提示信息的字段名称.自定义校验方法等. validato ...