Pandas高级教程之:category数据类型

你的名字 2022-10-10 12:50 229阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  简介
 *  创建category
 *   *  使用Series创建
     *  使用DF创建
     *  创建控制
     *  转换为原始类型
 *  categories的操作
 *   *  获取category的属性
     *  重命名categories
     *  使用\*\*add\_categories\*\*添加category
     *  使用remove\_categories删除category
     *  删除未使用的cagtegory
     *  重置cagtegory
 *  category排序
 *   *  重排序
     *  多列排序
 *  比较操作
 *  其他操作

# 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`][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：

1.  Categories是从数据中推断出来的。
2.  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

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