Đây là phần giới thiệu về kiểu dữ liệu phân loại của pandas, bao gồm một so sánh ngắn với 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: object3 của R Show
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: object4 là kiểu dữ liệu gấu trúc tương ứng với các biến phân loại trong thống kê. Một biến phân loại có số lượng giá trị có thể hạn chế và thường cố định ( 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: object5; 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: object6 trong R). Ví dụ như giới tính, tầng lớp xã hội, nhóm máu, quốc gia liên kết, thời gian quan sát hoặc đánh giá qua thang đo Likert Trái ngược với các biến phân loại thống kê, dữ liệu phân loại có thể có thứ tự (e. g. 'hoàn toàn đồng ý' so với 'đồng ý' hoặc 'quan sát đầu tiên' so với. 'quan sát thứ hai'), nhưng không thể thực hiện các phép toán số (cộng, chia, …) Tất cả các giá trị của dữ liệu phân loại nằm trong 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: object5 hoặc 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: object8. Thứ tự được xác định theo thứ tự của 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: object5, không phải thứ tự từ vựng của các giá trị. Bên trong, cấu trúc dữ liệu bao gồm một mảng 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: object5 và một mảng số nguyên của In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']1 trỏ đến giá trị thực trong mảng 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: object5 Kiểu dữ liệu phân loại hữu ích trong các trường hợp sau
Cũng xem Tài liệu API về phân loại . Tạo đối tượng#Tạo sê-ri #Phân loại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 hoặc cột trong In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']4 có thể được tạo theo nhiều cách Bằng cách chỉ định In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']5 khi xây dựng một In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 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: object4 Bằng cách chuyển đổi một In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 hoặc cột hiện có thành một loại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8 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: object7 Bằng cách sử dụng các chức năng đặc biệt, chẳng hạn như In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']9, nhóm dữ liệu vào các ngăn riêng biệt. Xem ví dụ về ốp lát trong tài liệu. 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: object9 Bằng cách truyền một đối tượng 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: object00 cho một In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 hoặc gán nó cho một In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']4 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: object3 Dữ liệu danh mục có loại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8 d cụ thể. 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: object5 Tạo khung dữ liệu #Tương tự như phần trước khi một cột đơn lẻ được chuyển đổi thành phân loại, tất cả các cột trong In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']4 có thể được chuyển đổi hàng loạt thành phân loại trong hoặc sau khi xây dựng Điều này có thể được thực hiện trong quá trình xây dựng bằng cách chỉ định In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']5 trong hàm tạo In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']4 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: object9 Lưu ý rằng các danh mục có trong mỗi cột khác nhau; 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: object0 Tương tự, tất cả các cột trong một In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']4 hiện có có thể được chuyển đổi hàng loạt bằng cách sử dụng 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: object08 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 Việc chuyển đổi này cũng được thực hiện theo từng cột ________số 8 Kiểm soát hành vi#Trong các ví dụ ở trên, nơi chúng tôi đã thông qua 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: object09, chúng tôi đã sử dụng hành vi mặc định
Để kiểm soát những hành vi đó, thay vì vượt qua 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: object700, hãy sử dụng phiên bản của 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: object701 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: object0 Tương tự, một 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: object701 có thể được sử dụng với một In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']4 để đảm bảo rằng các danh mục nhất quán giữa tất cả các cột 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: object70 Ghi chú Để thực hiện chuyển đổi theo bảng, trong đó tất cả các nhãn trong toàn bộ In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']4 được sử dụng làm danh mục cho mỗi cột, tham số 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: object5 có thể được xác định theo chương trình bởi 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: object706 Nếu bạn đã có In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']1 và 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: object5, bạn có thể sử dụng hàm tạo 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: object709 để lưu bước tính hệ số trong chế độ hàm tạo thông thường 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: object71 Lấy lại dữ liệu gốc#Để quay lại mảng In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 hoặc NumPy ban đầu, hãy sử dụng 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: object711 hoặc 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: object712 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: object72 Ghi chú Ngược lại với hàm 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: object3 của R, dữ liệu phân loại không chuyển đổi giá trị đầu vào thành chuỗi; Ghi chú Ngược lại với hàm 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: object3 của R, hiện tại không có cách nào để gán/thay đổi nhãn tại thời điểm tạo. Sử dụng 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: object5 để thay đổi danh mục sau thời gian tạo Phân loạiDtype#Loại của một phân loại được mô tả đầy đủ bởi
Thông tin này có thể được lưu trữ trong một 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: object701. Đối số 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: object5 là tùy chọn, ngụ ý rằng các danh mục thực tế phải được suy ra từ bất kỳ thứ gì có trong dữ liệu khi 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: object00 được tạo. Các danh mục được coi là không có thứ tự theo mặc định 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: object73 Một 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: object701 có thể được sử dụng ở bất kỳ nơi nào gấu trúc mong đợi một 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: object722. Ví dụ: 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: object723, 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: object724 hoặc trong hàm tạo In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 Ghi chú Để thuận tiện, bạn có thể sử dụng chuỗi 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: object700 thay cho 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: object701 khi bạn muốn hành vi mặc định của các danh mục là không có thứ tự và bằng với các giá trị đã đặt có trong mảng. Nói cách khác, 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: object09 tương đương với 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: object729 ngữ nghĩa bình đẳng #Hai phiên bản của 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: object701 so sánh bằng nhau bất cứ khi nào chúng có cùng danh mục và thứ tự. Khi so sánh hai phân loại không có thứ tự, thứ tự của 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: object5 không được xem xét 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: object74 Tất cả các trường hợp của 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: object701 so sánh bằng với chuỗi 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: object700 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: object75 Cảnh báo Vì 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: object09 về cơ bản là 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: object735 và vì tất cả các trường hợp 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: object701 đều so sánh bằng với 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: object700, nên tất cả các trường hợp của 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: object701 đều so sánh bằng với một 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: object735, bất kể 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: object5 hay 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: object717 Sự miêu tả#Sử dụng 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: object742 trên dữ liệu phân loại sẽ tạo ra đầu ra tương tự như In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 hoặc In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']4 của loại 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: object745 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: object76 Làm việc với danh mục#Dữ liệu phân loại có thuộc tính 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: object5 và 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: object717, liệt kê các giá trị có thể có của chúng và liệu thứ tự có quan trọng hay không. Các thuộc tính này được hiển thị là 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: object748 và 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: object749. Nếu bạn không chỉ định danh mục và thứ tự theo cách thủ công, chúng sẽ được suy ra từ các đối số đã truyền 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: object77 Cũng có thể chuyển vào các danh mục theo một thứ tự cụ thể 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: object78 Ghi chú Dữ liệu phân loại mới không được sắp xếp tự động. Bạn phải vượt qua một cách rõ ràng 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: object750 để chỉ ra một 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: object751 đã đặt hàng Ghi chú Kết quả của 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: object752 không phải lúc nào cũng giống như của 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: object753, bởi vì 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: object754 có một số đảm bảo, cụ thể là nó trả về các danh mục theo thứ tự xuất hiện và nó chỉ bao gồm các giá trị thực sự có mặt 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: object79 Đổi tên danh mục#Đổi tên danh mục được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp 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: object755 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: object90 Ghi chú Trái ngược với 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: object3 của R, dữ liệu phân loại có thể có các loại khác với chuỗi Ghi chú Xin lưu ý rằng việc chỉ định các danh mục mới là một thao tác tại chỗ, trong khi hầu hết các thao tác khác theo 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: object757 mỗi mặc định trả về một In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 mới của dtype In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8 Danh mục phải là duy nhất hoặc một 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: object760 được nâng lên 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: object91 Các danh mục cũng không được là 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: object761 hoặc 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: object760 được nâng lên 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: object92 Đang thêm danh mục mới#Các danh mục nối thêm có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp 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: object763 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: object93 Đang xóa danh mục#Loại bỏ các thể loại có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp 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: object764. Các giá trị bị loại bỏ được thay thế bằng 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: object8 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: object94 Xóa danh mục không sử dụng#Loại bỏ các danh mục không sử dụng cũng có thể được thực hiện 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: object95 Đang đặt danh mục#Nếu bạn muốn xóa và thêm các danh mục mới trong một bước (có một số lợi thế về tốc độ) hoặc chỉ cần đặt các danh mục theo tỷ lệ được xác định trước, hãy sử dụng 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: object766 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: object96 Ghi chú Xin lưu ý rằng 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: object767 không thể biết liệu một số danh mục bị bỏ qua có chủ ý hay do nó bị viết sai chính tả hoặc (trong Python3) do sự khác biệt về loại (e. g. , NumPy S1 dtype và chuỗi Python). Điều này có thể dẫn đến hành vi đáng ngạc nhiên Sắp xếp và đặt hàng#Nếu dữ liệu phân loại được sắp xếp theo thứ tự ( 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: object768), thì thứ tự của các loại có ý nghĩa và có thể thực hiện một số thao tác nhất định. Nếu phân loại không có thứ tự, 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: object769 sẽ tăng 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: object770 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: object97 Bạn có thể đặt dữ liệu phân loại được sắp xếp theo thứ tự bằng cách sử dụng 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: object771 hoặc không được sắp xếp theo thứ tự bằng cách sử dụng 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: object772. Theo mặc định, chúng sẽ trả về một đối tượng mới 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: object98 Sắp xếp sẽ sử dụng thứ tự được xác định bởi danh mục, không phải bất kỳ thứ tự từ vựng nào có trên loại dữ liệu. Điều này thậm chí còn đúng với dữ liệu chuỗi và số 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: object99 Sắp xếp lại #Có thể sắp xếp lại các danh mục thông qua các phương pháp 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: object773 và 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: object767. Đối với 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: object773, tất cả các danh mục cũ phải được đưa vào danh mục mới và không cho phép danh mục mới nào. Điều này nhất thiết sẽ làm cho thứ tự sắp xếp giống như thứ tự danh mục 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: object30 Ghi chú Lưu ý sự khác biệt giữa việc chỉ định các danh mục mới và sắp xếp lại các danh mục. danh mục đầu tiên đổi tên và do đó các giá trị riêng lẻ trong In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3, nhưng nếu vị trí đầu tiên được sắp xếp sau cùng, giá trị được đổi tên sẽ vẫn được sắp xếp cuối cùng. Sắp xếp lại có nghĩa là cách các giá trị được sắp xếp sẽ khác sau đó, nhưng không phải là các giá trị riêng lẻ trong In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 bị thay đổi Ghi chú Nếu 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: object751 không được đặt hàng, 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: object779 và 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: object780 sẽ tăng 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: object770. Các phép toán số như 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: object782, 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: object783, 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: object784, 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: object785 và các phép toán dựa trên chúng (e. g. 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: object786, cần tính giá trị trung bình giữa hai giá trị nếu độ dài của một mảng là chẵn) không hoạt động và tăng 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: object770 Sắp xếp nhiều cột #Một cột được phân loại sẽ tham gia vào một sắp xếp nhiều cột theo cách tương tự như các cột khác. Thứ tự của danh mục được xác định bởi 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: object5 của cột đó 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: object31 Sắp xếp lại thứ tự của 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: object5 sẽ thay đổi cách sắp xếp trong tương lai 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: object32 so sánh#Có thể so sánh dữ liệu phân loại với các đối tượng khác trong ba trường hợp
Tất cả các phép so sánh khác, đặc biệt là so sánh “không bình đẳng” giữa hai danh mục với các danh mục khác nhau hoặc một danh mục với bất kỳ đối tượng giống như danh sách nào, sẽ làm tăng 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: object770 Ghi chú Bất kỳ so sánh “không bình đẳng” nào của dữ liệu phân loại với dữ liệu phân loại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3, 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: object902, 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: object903 với các danh mục hoặc thứ tự khác nhau sẽ làm tăng 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: object770 vì thứ tự danh mục tùy chỉnh có thể được diễn giải theo hai cách. một có tính đến thứ tự và một không có 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: object33 So sánh với một phân loại có cùng danh mục và thứ tự hoặc với một công trình vô hướng 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: object34 So sánh bình đẳng hoạt động với bất kỳ đối tượng giống như danh sách nào có cùng độ dài và vô hướng 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: object35 Điều này không hoạt động vì các danh mục không giống nhau 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: object36 Nếu bạn muốn thực hiện so sánh “không bình đẳng” của một chuỗi phân loại với một đối tượng giống như danh sách không phải là dữ liệu phân loại, bạn cần phải rõ ràng và chuyển đổi dữ liệu phân loại trở lại giá trị ban đầu 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: object37 Khi bạn so sánh hai danh mục không có thứ tự với cùng danh mục, thứ tự không được xem xét 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: object38 hoạt động #Ngoài 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: object779, 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: object780 và 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: object907, các thao tác sau có thể thực hiện được với dữ liệu phân loại Các phương thức của In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 như 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: object909 sẽ sử dụng tất cả các danh mục, ngay cả khi một số danh mục không có trong dữ liệu 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: object39 Các phương pháp In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']4 như 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: object911 cũng hiển thị các danh mục “không sử dụng” 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: object50 Groupby cũng sẽ hiển thị các danh mục “không sử dụng” 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: object51 bảng tổng hợp 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: object52 Trộn dữ liệu #Các phương pháp truy cập dữ liệu gấu trúc được tối ưu hóa 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: object912, 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: object913, 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: object914 và 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: object915, hoạt động như bình thường. Sự khác biệt duy nhất là kiểu trả về (để nhận) và chỉ các giá trị đã có trong 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: object5 mới có thể được gán Nhận#Nếu thao tác cắt lát trả về một In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']4 hoặc một cột loại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3, thì dtype In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8 được giữ nguyên 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: object53 Một ví dụ trong đó loại danh mục không được giữ nguyên là nếu bạn chọn một hàng. kết quả In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 là dtype 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: object921 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: object54 Việc trả lại một mục từ dữ liệu phân loại cũng sẽ trả về giá trị, không phải là phân loại có độ dài “1” 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: object55 Ghi chú Ngược lại với hàm R 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: object3, trong đó ________ 1923 trả về một giá trị duy nhất 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: object3 Để nhận một giá trị duy nhất In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 của loại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8, bạn chuyển vào một danh sách có một giá trị duy nhất 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: object56 Bộ truy cập chuỗi và ngày giờ #Các bộ truy cập 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: object927 và 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: object928 sẽ hoạt động nếu 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: object748 thuộc loại phù hợp 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: object57 Ghi chú In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 (hoặc In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']4) được trả về là cùng loại như thể bạn đã sử dụng 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: object932 / 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: object933 trên một In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 thuộc loại đó (chứ không phải loại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8. ) Điều đó có nghĩa là các giá trị được trả về từ các phương thức và thuộc tính trên các bộ truy cập của In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 và các giá trị được trả về từ các phương thức và thuộc tính trên các bộ truy cập của In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 này được chuyển đổi thành một loại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8 sẽ bằng nhau 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: object58 Ghi chú Công việc được thực hiện trên 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: object5 và sau đó một In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 mới được xây dựng. Điều này có một số ngụ ý về hiệu suất nếu bạn có một chuỗi loại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3, trong đó rất nhiều phần tử được lặp lại (i. e. số lượng phần tử duy nhất trong In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 nhỏ hơn rất nhiều so với độ dài của In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3). Trong trường hợp này, có thể nhanh hơn nếu chuyển đổi In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 gốc thành một loại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8 và sử dụng 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: object932 hoặc 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: object947 trên đó Cài đặt#Đặt giá trị trong cột phân loại (hoặc In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3) hoạt động miễn là giá trị được bao gồm trong 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: object5 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: object59 Đặt giá trị bằng cách chỉ định dữ liệu phân loại cũng sẽ kiểm tra xem 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: object5 có khớp không 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: object90 Việc gán một 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: object751 cho các phần của một cột thuộc các loại khác sẽ sử dụng các giá trị 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: object91 Hợp nhất / nối #Theo mặc định, kết hợp In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 hoặc 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: object953 chứa cùng danh mục sẽ tạo ra loại dtype In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8, nếu không, kết quả sẽ phụ thuộc vào loại dtype của các danh mục cơ bản. Việc hợp nhất dẫn đến các kiểu không phân loại có thể sẽ có mức sử dụng bộ nhớ cao hơn. Sử dụng 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: object955 hoặc 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: object956 để đảm bảo kết quả In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8 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: object92 Bảng dưới đây tóm tắt kết quả của việc hợp nhất 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: object4 arg1 arg2 giống hệt nhau kết quả thể loại thể loại Thật thể loại loại (đối tượng) loại (đối tượng) Sai đối tượng (dtype được suy ra) danh mục (int) danh mục (thả nổi) Sai float (dtype được suy ra) Cũng xem phần về hợp nhất các kiểu dữ liệu để biết các lưu ý về việc duy trì hiệu suất và các kiểu hợp nhất. Liên minh #Nếu bạn muốn kết hợp các danh mục không nhất thiết phải có cùng danh mục, hàm 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: object959 sẽ kết hợp một danh sách giống như các danh mục. Các danh mục mới sẽ là sự kết hợp của các danh mục được kết hợp 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: object93 Theo mặc định, các danh mục kết quả sẽ được sắp xếp khi chúng xuất hiện trong dữ liệu. Nếu bạn muốn các danh mục được sắp xếp theo từ vựng, hãy sử dụng đối số 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: object960 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: object94 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: object956 cũng hoạt động với trường hợp “dễ dàng” kết hợp hai danh mục thuộc cùng danh mục và thông tin đặt hàng (e. g. những gì bạn cũng có thể 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: object962 cho) 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: object95 Bên dưới tăng 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: object770 vì các danh mục được sắp xếp theo thứ tự và không giống nhau 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: object96 Có thể kết hợp các danh mục được sắp xếp với các danh mục hoặc thứ tự khác nhau bằng cách sử dụng đối số 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: object964 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: object97 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: object959 cũng hoạt động với 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: object966 hoặc In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 chứa dữ liệu phân loại, nhưng lưu ý rằng mảng kết quả sẽ luôn là một 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: object751 đơn giản 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: object98 Ghi chú 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: object956 có thể mã hóa lại mã số nguyên cho các danh mục khi kết hợp các danh mục. Đây có thể là điều bạn muốn, nhưng nếu bạn đang dựa vào cách đánh số chính xác của các danh mục, hãy lưu ý 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: object99 Nhận dữ liệu vào/ra#Bạn có thể ghi dữ liệu chứa In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8 dtypes vào một 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: object971. Xem tại đây để biết ví dụ và lưu ý. Cũng có thể ghi và đọc dữ liệu từ các tệp định dạng Stata. Xem tại đây để biết ví dụ và lưu ý. Ghi vào tệp CSV sẽ chuyển đổi dữ liệu, loại bỏ hiệu quả mọi thông tin về danh mục (danh mục và thứ tự). Vì vậy, nếu bạn đọc lại tệp CSV, bạn phải chuyển đổi các cột có liên quan trở lại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8 và chỉ định đúng danh mục và thứ tự danh mục 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: object00 Điều tương tự cũng xảy ra đối với việc ghi vào cơ sở dữ liệu SQL với 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: object973 Dữ liệu bị mất#pandas chủ yếu sử dụng giá trị 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: object8 để biểu thị dữ liệu bị thiếu. Theo mặc định, nó không được bao gồm trong tính toán. Xem phần Dữ liệu bị thiếu . Các giá trị bị thiếu không nên được đưa vào 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: object5 của Categorical, chỉ trong 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: object976. Thay vào đó, người ta hiểu rằng NaN khác và luôn có khả năng xảy ra. Khi làm việc với In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']1 của Categorical, các giá trị bị thiếu sẽ luôn có mã là 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: object978 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: object01 Phương pháp làm việc với dữ liệu bị thiếu, e. g. 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: object979, 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: object980, 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: object981, tất cả đều hoạt động bình thường 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: object02 Sự khác biệt đối với 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 3# của RCó thể quan sát thấy sự khác biệt sau đối với các hàm nhân tố của R
Gotchas#Sử dụng bộ nhớ#Việc sử dụng bộ nhớ của 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: object751 tỷ lệ thuận với số lượng danh mục cộng với độ dài của dữ liệu. Ngược lại, một dtype 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: object921 là một hằng số nhân với độ dài của dữ liệu 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: object03 Ghi chú Nếu số lượng danh mục tiếp cận với độ dài của dữ liệu, thì 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: object751 sẽ sử dụng bộ nhớ gần giống hoặc nhiều hơn so với biểu diễn kiểu dtype tương đương của 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: object921 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: object04 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 751 không phải là mảng 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 998#Hiện tại, dữ liệu phân loại và 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: object751 cơ bản được triển khai dưới dạng đối tượng Python chứ không phải dưới dạng dtype mảng NumPy cấp thấp. Điều này dẫn đến một số vấn đề Bản thân NumPy không biết về 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: object722 mới 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: object05 So sánh Dtype hoạt động 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: object06 Để kiểm tra xem một Sê-ri có chứa dữ liệu Phân loại hay không, hãy sử dụng 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: object301 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: object07 Việc sử dụng các hàm NumPy trên In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 thuộc loại In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']8 sẽ không hoạt động vì 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: object4 không phải là dữ liệu số (ngay cả trong trường hợp 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: object305 là số) 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: object08 Ghi chú Nếu một chức năng như vậy hoạt động, vui lòng gửi lỗi tại https. //github. com/gấu trúc-dev/gấu trúc dtype trong ứng dụng #gấu trúc hiện không bảo toàn dtype trong các hàm áp dụng. Nếu bạn áp dụng dọc theo các hàng, bạn sẽ nhận được In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 của 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: object921 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: object722 (giống như lấy một hàng -> lấy một phần tử sẽ trả về một loại cơ bản) và áp dụng dọc theo các cột cũng sẽ chuyển đổi thành đối tượng. Giá trị 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: object761 không bị ảnh hưởng. Bạn có thể sử dụng 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: object310 để xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng hàm 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: object09 chỉ mục phân loại #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: object966 là một loại chỉ mục hữu ích cho việc hỗ trợ lập chỉ mục với các mục trùng lặp. Đây là vùng chứa xung quanh 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: object751 và cho phép lập chỉ mục và lưu trữ hiệu quả một chỉ mục có số lượng lớn các phần tử trùng lặp. Xem tài liệu lập chỉ mục nâng cao để biết giải thích chi tiết hơn. Đặt chỉ mục sẽ tạo một 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: object966 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: object0 Phản ứng phụ#Xây dựng một In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 từ một 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: object751 sẽ không sao chép đầu vào 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: object751. Điều này có nghĩa là những thay đổi đối với In [24]: df_cat["A"] Out[24]: 0 a 1 b 2 c 3 a Name: A, dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] In [25]: df_cat["B"] Out[25]: 0 b 1 c 2 c 3 d Name: B, dtype: category Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']3 trong hầu hết các trường hợp sẽ thay đổi bản gốc 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: object751 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: object1 Sử dụng 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: object319 để ngăn chặn hành vi như vậy hoặc đơn giản là không sử dụng lại 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: object4 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: object2 Ghi chú Điều này cũng xảy ra trong một số trường hợp khi bạn cung cấp một mảng NumPy thay vì một 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: object751. sử dụng một mảng int (e. g. 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: object322) sẽ thể hiện hành vi tương tự, trong khi sử dụng một mảng chuỗi (e. g. 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: object323) sẽ không Làm cách nào bạn có thể nhận được tần suất của các cấp độ khác nhau trong một cột phân loại?Để tạo cột tần suất cho biến phân loại trong khung dữ liệu R, chúng ta có thể sử dụng hàm biến đổi bằng cách xác định độ dài của biến phân loại bằng hàm ave. The output will have the duplicated frequencies as one value in the categorical column is likely to be repeated.
Làm cách nào tôi có thể nhận được số lượng tần suất của từng mục trong một hoặc nhiều cột trong Khung dữ liệu?Sau khi nhóm đối tượng DataFrame trên một cột, chúng ta có thể áp dụng phương thức count() trên đối tượng nhóm kết quả để lấy đối tượng DataFrame chứa .
Làm cách nào để có được số lượng tần suất của các mục duy nhất của một chuỗi trong Python?Sử dụng value_counts() để tính tần suất của giá trị duy nhất. Ở đây hàm value_counts() được sử dụng để tìm tần suất của giá trị duy nhất trong chuỗi Pandas. ví dụ 1. Ở đây chúng ta đang tạo một chuỗi và sau đó với sự trợ giúp của hàm values_counts(), chúng ta sẽ tính toán tần suất của các giá trị duy nhất.
Làm cách nào để tạo bảng tần số cho dữ liệu phân loại trong Python?Chúng ta sẽ thử tìm tần suất xuất hiện của từng danh mục trong tất cả các biến. . Bước 1. Nhập các thư viện cần thiết Bước 2. Tải tập dữ liệu Bước 3. Tìm kiểu dữ liệu của tất cả các biến Bước 4. Vẽ bảng tần số #Tìm tất cả các biến phân loại #Loại trừ cột Load_ID # Tần suất in danh mục |
