pd.Categorical data=pd.series#一般用pd.seriescategories=['初一','初二','初三','高一','高二','高三']sorted_df=pd.Categorical(data,categories=categories,ordered=False) 示范代码1 importpandasaspd# 创建一个包含学生姓名、年级和分数的DataFramedata={'姓名':['张三','李四','王五','赵六'],'年级...
除了pd.factorize()之外，我们还可以使用pd.Categorical函数来创建分类数据类型。pd.Categorical函数允许我们指定数据的分位数，从而实现更精细的数据分组和排序。这在需要对数据进行高级分析和可视化时非常有用。例如，如果我们有一个包含日期的列，并且希望将其分类为月份，我们可以使用pd.Categorical函数根据月...
pd.Categorical.from_codes()用于类别替换 原来版本是pd.Factor,新版本换成了pd.Categorical.from_codes(),功能都一样; 实例: pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names) 原来的target是这样的: array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...
CategoricalIndex 索引对象也可以从 Categorical() 方法进行实例化得到: In [33]: c5 = pd.Categorical(["a", "b", "c", "c", "b", "c", "a"]) pd.CategoricalIndex(c5) Out[33]: CategoricalIndex( ['a', 'b', 'c', 'c', 'b', 'c', 'a'], categories=['a', 'b', 'c'], ...
七、Categorical按某一列重新编码分类 如六中要对a中的gender进行重新编码分类,将对应的0,1转化为male,female,过程如下: a['gender1']=a['gender'].astype('category') a['gender1'].cat.categories=['male','female']#即将0,1先转化为category类型再进行编码。print(a)得到的结果为:dategender height we...
None(默认):对于 Series x 返回 Series,对于所有其他输入返回 Categorical。其中存储的值是 Interval dtype。 标量序列:对于 Series x 返回 Series,对于所有其他输入返回 Categorical。其中存储的值是序列中的类型。 False:返回整数的 ndarray。 bins:numpy.ndarray 或 IntervalIndex。计算或指定的箱。仅当 retbins=True...
在这个示例中,我们首先创建了一个包含随机数值的 Pandas Series,然后定义了一个包含切分区间的列表bins。pd.cut()函数根据这些区间将data中的每个值切分到一个特定的桶中,并返回一个分类(Categorical)类型的 Series。 运行结果: 0 (20, 40]
pd.cut函数的返回值是一个Categorical对象,其中包含了每个数据点所属的区间信息。 pd.cut函数的应用场景包括但不限于: 数据分析和数据挖掘:可以将连续型数据划分为离散的区间,便于统计和分析。 数据可视化:可以将数据按照区间进行分组,绘制直方图或柱状图,展示数据的分布情况。
merge接受参数指示符。 如果为True,则将名为_merge的Categorical类型列添加到具有值的输出对象: df1 = pd.DataFrame({'col1': [0, 1], 'col_left':['a', 'b']}) df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2],'col_right':[2, 2, 2]}) ...
Out[40]:A_xBA_y012411252126322442255226 4、传入indicator参数merge接受参数指示符。 如果为True,则将名为_merge的Categorical类型列添加到具有值的输出对象: 代码语言:javascript 复制 df1=pd.DataFrame({'col1':[0,1],'col_left':['a','b']})df2...