df["年级"] = df["年级"].astype('category') df.sort_values("年级") 我们发现,默认顺序 **初三 **排在 **初二 **之前,与实际情况不符。 所以,需要调整category类型的顺序。 importpandasaspd df = pd.DataFrame({"学号": [1,2,3,4,5,6],"年级": ["初二","初一","初二","初一","初三"...
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...
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dtyp...
或者使用df.astype(“category”)将DF中所有的Series转换为category: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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 ...
astype(cat_type)In [30]: s_catOut[30]: 0 NaN1 b2 c3 NaNdtype: categoryCategories (3, object): ['b' < 'c' < 'd']同样的CategoricalDtype还可以用在DF中:In [31]: from pandas.api.types import CategoricalDtypeIn [32]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B": list("bc...
dtype: category Categories (3,object): ['a','b','c'] 可以将DF中的Series转换为category: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 In [3]: df=pd.DataFrame({"A": ["a","b","c","a"]}) In [4]: df["B"]=df["A"].astype("category") ...
DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise', **kwargs) 将pandas对象转换为指定的dtype dtype。 参数: dtype: 数据类型或列名称 - >数据类型 使用numpy.dtype或Python类型, 将整个pandas对象强制转换为相同的类型。 或者,使用{col:dtype,...},其中col是列标签, ...
astype('category') s.cat.set_categories(['perfect','good','fair','bad','awful'][::-1],ordered=True).head() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 s.sort_values(ascending=False).head() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_sort = pd.DataFrame({'cat':s...
Pandas中为数据分类的需求提供专门的类型category,可以由多种方式创建,并结合dataframe或Series进行使用。 首先生成样本数据: df = pd.DataFrame( {"id": [1, 2, 3, 4, 5, 6]}) df 1. 创建 category可以从不同方式创建,本文以给样本添加分类列,列名为grade逐一进行说明。
DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise', **kwargs) 参数 dtype:它使用numpy.dtype或Python类型将整个pandas对象转换为相同类型。它还可以使用{col:dtype, ?}, 其中col表示列标签, 而dtype是numpy.dtype或Python类型, 用于将DataFrame的一个或多个列转换为特定于列的类型。