Python中的分类变量

在Python中，分类变量是一个可以获得有限数量的可能值之一的变量。这些值通常是非数字性的，用来表示被分成类别或组的数据。分类变量也被称为名义变量或因素。

分类变量的一个最常见的例子是代表物体颜色的变量。这个变量的可能值是 “红色”、”绿色”、”蓝色”，等等。另一个分类变量的例子是代表动物类型的变量。这个变量的可能值是 “狗”、”猫”、”鸟”，等等。

在 Python 中，有几种方法来表示和操作分类变量。最常见的方法之一是使用 pandas 库，它是 Python 的一个强大的数据处理库。

要在pandas中创建一个分类变量，你可以使用pandas.Series()函数。这个函数创建了一个新的系列对象，可以用来存储分类变量的值。系列对象可以从一个值的列表中创建，比如一个字符串或整数的列表。

import pandas as pd
color = pd.Series(["red", "green", "blue", "red", "green", "blue"])

这段代码创建了一个名为 “color “的新系列对象，其中包含 “红”、”绿 “和 “蓝 “的值。系列对象可以被用来操作和分析数据，方法与DataFrame相同。

另一种在Python中表示和操作分类变量的方法是使用类别数据类型。类别数据类型是在 pandas 0.15.0 版本中引入的一种新的数据类型，它允许你以一种更有效的方式存储分类变量。

要将一个系列对象转换为一个分类变量，你可以使用astype()函数。astype()函数需要一个参数，也就是要将Series对象转换为的数据类型。

color = color.astype("category")

这段代码将 “颜色 “系列对象转换为一个分类变量。astype()函数创建了一个新的分类变量，它所包含的值与原始Series对象相同，但它是以一种更有效的方式存储的。

分类变量也可以用于各种统计分析，通过将其编码为数值。这个过程被称为编码，它可以通过两种方式完成，要么是顺序编码，要么是单热编码。

当分类变量有一个固有的顺序时，就会使用序数编码。例如，变量 “大小”（小，中，大）可以用顺序编码为数字值（1，2，3）。而一热编码是用来为变量中的每个类别创建一个二进制变量。

另一种处理分类变量的方法是使用scikit-learn库，它是一个流行的Python机器学习库。scikit-learn库提供了一个预处理模块，其中包含几个用于编码分类变量的函数。其中一个最常用的函数是LabelEncoder()函数。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
color = le.fit_transform(color)

这段代码创建了一个新的LabelEncoder对象，并将其应用于 “color “系列对象。fit_transform() 函数对 Series 对象中的值进行编码，并返回一个新的编码值数组。

为了在Python中处理分类变量，我们可以使用pandas库。下面是一个如何创建一个分类变量并进行一些基本操作的例子。

import pandas as pd

# Create a sample dataframe
data = {'color': ['red', 'blue', 'green', 'red', 'blue']}
df = pd.DataFrame(data)

# Convert 'color' column to categorical variable
df['color'] = df['color'].astype('category')

# Print the dataframe
print(df)

在这个例子中，我们首先创建了一个样本数据框架，其中有一个名为 “color “的列，包含 “red”、”blue”、”green”、”red”、”blue “等值。接下来，我们使用 “astype() “函数将’color’列转换为一个分类变量。最后，我们打印数据框架以查看变化。

我们还可以使用 “value_counts() “函数来计算分类变量中每个独特值的出现次数。

# Count the number of occurrences of each unique value
counts = df['color'].value_counts()
print(counts)

在这个例子中，输出将是。

red      2
blue     2
green    1
Name: color, dtype: int64