Pandas Dataframe中的分类变量

在本文中，我们将介绍如何在Pandas Dataframe中使用分类变量。分类变量是一种特殊的数据类型，它可以将数据按照不同的类别进行分组和管理。Pandas提供了一种方便的方式来处理这种类型的数据，并提供了一些有用的函数和方法来操作它们。

阅读更多：Pandas 教程

什么是分类变量？

分类变量是指具有固定数量的不同类别的变量。这些类别可以是字符串或数字，但它们被视为离散的，并且没有固定的数值顺序。例如，性别可以是一个分类变量，包含两个类别：男和女。另一个例子是产品的类型，可以有几个不同的类别，如电子设备、家具和衣物。

为什么要使用分类变量？

使用分类变量有几个好处：

节省内存空间：与普通的字符串或数字相比，使用分类变量可以大大减少内存使用量。这是因为Pandas将分类变量存储为一个数组，然后使用整数来表示每个不同的类别。这样就可以减少重复数据的存储。
提高计算效率：Pandas对分类变量进行了优化，使得在进行聚合、排序和筛选等操作时更快。这是因为Pandas能够利用整数编码来进行高效的计算。
更好地表示数据：使用分类变量可以更好地表示某些类型的数据。例如，在分析销售数据时，将产品类型表示为分类变量可以更直观地展示不同的产品类别，而不是仅仅使用数字或字符串。

如何创建分类变量？

在Pandas中，可以使用Categorical来创建分类变量。可以将一个普通的Pandas Series转换为分类变量，或者在创建DataFrame时直接指定某一列为分类变量。

下面的示例演示了如何将一个普通的Series转换为分类变量：

import pandas as pd

# 创建一个Series
s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], dtype='category')

print(s)

输出：

0    a
1    b
2    c
3    a
4    b
dtype: category
Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']

在这个示例中，使用dtype='category'参数来指定数据类型为分类变量。输出结果显示了每个值和它们对应的类别。可以看到，在这个Series中只有3个不同的类别：a、b和c。

如何操作分类变量？

Pandas提供了一些方便的函数和方法来操作分类变量。

查看类别

可以使用.cat.categories属性来查看一个分类变量的所有类别。下面的示例演示了如何查看上面示例中的分类变量的所有类别：

categories = s.cat.categories
print(categories)

输出：

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

重命名类别

可以使用.cat.rename_categories()方法来重命名分类变量的类别。这个方法接受一个字典作为参数，其中键是旧的类别，值是新的类别。下面的示例演示了如何将上面示例中的类别’a’重命名为’Alpha’：

s_cat_renamed = s.cat.rename_categories({'a': 'Alpha'})

print(s_cat_renamed)

输出：

0    Alpha
1        b
2        c
3    Alpha
4        b
dtype: category
Categories (3, object): ['Alpha', 'b', 'c']

添加新的类别

可以使用.cat.add_categories()方法来添加新的类别到一个分类变量。这个方法接受一个列表或数组作为参数，包含要添加的新类别。下面的示例演示了如何将上面示例中的类别’d’添加到分类变量中：

s_cat_added = s.cat.add_categories(['d'])

print(s_cat_added)

输出：

0    a
1    b
2    c
3    a
4    b
dtype: category
Categories (4, object): ['a', 'b', 'c', 'd']

删除类别

可以使用.cat.remove_categories()方法来删除一个或多个类别。这个方法接受一个列表或数组作为参数，包含要删除的类别。下面的示例演示了如何将上面示例中的类别’a’删除：

s_cat_removed = s.cat.remove_categories(['a'])

print(s_cat_removed)

输出：

0    NaN
1      b
2      c
3    NaN
4      b
dtype: category
Categories (2, object): ['b', 'c']

替换类别

可以使用.cat.reorder_categories()方法来替换分类变量中的类别。这个方法接受一个列表或数组作为参数，按照指定的顺序替换原始的类别。下面的示例演示了如何按照’b’、’a’、’c’的顺序替换上面示例中的类别：

s_cat_reordered = s.cat.reorder_categories(['b', 'a', 'c'])

print(s_cat_reordered)

输出：

0    a
1    b
2    c
3    a
4    b
dtype: category
Categories (3, object): ['b', 'a', 'c']

总结

在本文中，我们介绍了Pandas中分类变量的使用。分类变量是一种特殊的数据类型，用于将数据按不同的类别进行分组和管理。使用分类变量可以节省内存空间、提高计算效率并更好地表示数据。我们学习了如何创建、操作和转换分类变量，包括查看类别、重命名类别、添加新类别、删除类别和替换类别。通过掌握这些技巧，我们可以更好地处理和分析包含分类变量的数据。