Python学习笔记：类别设置之category与set

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1.设置类别 astype('category')

使用 pandas 可以设置和改变数据的类别。

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6], 'grade':['a','b','b','a','a','e']}) df.info() df.dtypes ''' grade object id int64 dtype: object '''

将列设置为 category 类型。

df['grade'] = df['grade'].astype('category') ''' grade category id int64 dtype: object Name: grade, dtype: category Categories (3, object): [a, b, e] ''' 2.改变类别 cat.categories

此时标签集合为3个取值，可通过改变类别标签。

df['grade'].cat.categories = ['very good', 'good', 'bad'] print(df.grade) ''' 0 very good 1 good 2 good 3 very good 4 very good 5 bad Name: grade, dtype: category Categories (3, object): [very good, good, bad] ''' 3.改变类别集合 set_categories

改变类别标签集合，原始数据标签不变。

df['grade'] = df['grade'].cat.set_categories(['very bad', 'bad', 'medium', 'good', 'very good']) df['grade'].cat.set_categories(['very bad', 'bad', 'medium', 'good', 'very good'], inplace=True) 4.按类别排序

按照类别标签在集合中的顺序排序，而不是按照字母顺序排序。

df.sort_values(by='grade') 5.按类别分组

根据类别标签进行分组。

df.groupby('grade').size() ''' grade very bad 0 bad 1 medium 0 good 2 very good 3 dtype: int64 '''

参考链接：pandas学习笔记1—categories与set_categories

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