我们将使用 .astype() 方法将其转换成 categorical 类型。 dow=gl_obj.day_of_weekprint(dow.head())dow_cat=dow.astype('category')print(dow_cat.head())---0Thu1Fri2Sat3Mon4TueName:day_of_week,dtype:object0Thu1Fri2Sat3Mon4TueName:day_of_week,dtype:categoryCategories(7,object):[Fri,Mon,S...
为了了解当我们将其转换成categorical类型时究竟发生了什么,我们拿出一个 object 列来看看。我们将使用数据集的第二列day_of_week. 看看上表,可以看到其仅包含 7 个不同的值。我们将使用.astype()方法将其转换成 categorical 类型。 dow = gl_obj.day_of_weekprint(dow.head())dow_cat = dow.astype('categ...
我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast(向下转型)操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列,然后我们会对其数据类型进行优化,并比较内存用量。 # We're going to be calculating memory usage a lot, # so we'll create a function to save us some time! defmem_...
类别的底层是 pandas.Categorical。 pd.CategoricalIndex(['a', 'b', 'a', 'b']) # CategoricalIndex(['a', 'b', 'a', 'b'], categories=['a', 'b'], ordered=False, dtype='category') 1. 2.只有在体量非常大的数据面前才能显示其优势。 间隔索引 IntervalIndex pd.interval_range(start=0, ...
api.types.CategoricalDtype([categories, ordered]) 具有类别和有序性的分类数据类型 api.types.CategoricalDtype.categories 包含允许的唯一类别的索引。 api.types.CategoricalDtype.ordered 类别是否有有序关系 类型可以pandas.Categorical得到 Categorical(values[, categories, ordered, …]) 代表经典R / S +样式中的...
In [10]: df.memory_usage(index=False) Out[10]: int64 40000 float64 40000 datetime64[ns] 40000 timedelta64[ns] 40000 complex128 80000 object 40000 bool 5000 categorical 9968 dtype: int64 info() 方法显示的内存使用情况利用 memory_usage() 方法来确定 DataFrame 的内存使用情况,同时以人类可读的...
The “pandas.factorize()” method is used to convert the “Gender” column values into numeric or integers values. The DataFrame column value has been converted into integers values. Example 2: Convert Multiple Categorical Column Values of DataFrame to Integers ...
Converting categorical data to numerical data using Pandas The following are the methods used to convert categorical data to numeric data using Pandas. Method 1: Using get_dummies() Syntax: pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, dr...
本教程探讨了在 Pandas 中将分类变量转换为数值变量的概念。 在Pandas 中将分类变量转换为数值变量 本教程让我们了解如何以及为什么将某个变量从一个变量转换为另一个变量,特别是如何将分类数据类型变量转换为数值变量。 人们可能需要执行这样的操作,因为某种数据类型对于分析师的分析或解释任务可能不可行。在这种情况下,...
* 要选择 pandas的 categorical数据类型, 应使用'category' XIV. 迭代DataFrame的行 DataFrame的iterrows()方法返回一个生成器 用next()函数调用生成器发现得到的是index和行Series的一个元组,即(index, Series) 也可以将iterrows()方法用于for循环 相当于列表、元组的enumerate ...