Python之pandas：在pandas中创建category类型数据的几种方法之详细攻略

阳光穿透心脏的1/2处 2022-11-14 14:42 202阅读 0赞

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在pandas中创建category类型数据的几种方法之详细攻略

输出结果

实习代码

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# 在pandas中创建category类型数据的几种方法之详细攻略 #

*   T1、直接创建 category类型数据  
    可知，在category类型数据中，每一个元素的值要么是预设好的类型中的某一个，要么是空值（np.nan）。
 *   T2、利用分箱机制(结合max、mean、min实现二分类)动态添加 category类型数据

## 输出结果 ##

[NaN, 'medium', 'medium', 'fat']
    Categories (2, object): ['medium', 'fat']
       name    ID  age  age02  ... weight    test01    test02  age02_mark
    0   Bob     1  NaN     14  ...  140.5  1.000000  1.000000      Minors
    1  LiSa     2   28     26  ...  120.8  2.123457  2.123457      Adults
    2  Mary         38     24  ...  169.4  3.123457  3.123457      Adults
    3  Alan  None           6  ...  155.6  4.123457  4.123457      Minors
    
    [4 rows x 12 columns]

## 实习代码 ##

import pandas as pd
    import numpy as np
     
    contents={"name": ['Bob',        'LiSa',                     'Mary',                       'Alan'],
              "ID":   [1,              2,                         ' ',                          None],    # 输出 NaN
              "age":  [np.nan,        28,                           38 ,                          '' ],   # 输出 
              "age02":  [14,           26,                           24 ,                          6], 
            "born": [pd.NaT,     pd.Timestamp("1990-01-01"),  pd.Timestamp("1980-01-01"),        ''],     # 输出 NaT
              "sex":  ['男',          '女',                        '女',                        None,],   # 输出 None
              "hobbey":['打篮球',     '打羽毛球',                   '打乒乓球',                    '',],   # 输出 
              "money":[200.0,                240.0,                   290.0,                     300.0],  # 输出
              "weight":[140.5,                120.8,                 169.4,                      155.6],  # 输出
              "test01":[1,    2.123456789,        3.123456781011126,   4.123456789109999],    # 输出
              "test02":[1,    2.123456789,        3.123456781011126,   4.123456789109999],    # 输出
              }
    data_frame = pd.DataFrame(contents)
    
    
    
    # T1、直接创建 category类型数据
    weight_mark=pd.Categorical(['thin','medium','medium','fat'],categories=['medium','fat'])
    print(weight_mark)
    
    
    
    # T2、利用分箱机制(结合max、mean、min实现二分类)动态添加 category类型数据
    col_age_des=pd.Series(data_frame['age02']).describe()
    age_ranges=[col_age_des['min']-1,col_age_des['mean'],col_age_des['max']+1]
    age_labels=['Minors','Adults']               # 高于平均值的为胖
    data_frame['age02_mark']=pd.cut(data_frame['age02'],age_ranges,labels=age_labels)
    print(data_frame)