将列设置为category类型。 df['grade'] = df['grade'].astype('category')''' grade category id int64 dtype: object Name: grade, dtype: category Categories (3, object): [a, b, e] ''' 2.改变类别 cat.categories 此时标签集合为3个取值,可通过改变类别标签。 df['grade'].cat.categories = ...
a1 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a'], dtype='category') ②用Series的astype()方法, astype()方法是pandas的类型转换方法,参数中传入类型名字,可将数组转换成指定类型。 a1 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a']) a2 = a1.astype('category') ③用pd.Categorical()构建对象,传入参数order...
df['column_name'] = df['column_name'].astype('category') ``` 4.将Series或DataFrame中的数据类型转换为字符串型数据类型: ``` df['column_name'] = df['column_name'].astype(str) ``` 5.将Series或DataFrame中的字符串型数据转换为数字型数据: ``` df['column_name'] = df['column_name'...
category类型在pandas中的出场率并不是很高,一般在不考虑优化效率时,会用其它类型替代。但如果需要转换category类型,可以直接使用astype完成。 df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016], 'month': [2, 3], 'day': [4, 5]}) df['year'] = df['year'].astype('category') df.info() >><class '...
fruit_cat=df["fruit"].astype("category")# 调用函数改变fruit_cat# 变成pd.Categorical的实例 0apple1orange2apple3apple4apple5orange6apple7apple Name:fruit,dtype:category Categories(2,object):[apple,orange] c=fruit_cat.values c [apple,orange,apple,apple,apple,orange,apple,apple]Categories(2,obje...
使用 astype('category') 将DataFrame 或 Series 中的列转换为 Categorical 类型。 使用示例:Python Pandas 高级数据操作 Categorical 数据类型的使用-CJavaPy 3、处理Categorical列中的缺失值 处理包含缺失值的 Categorical 列是一项常见的高级数据操作。Categorical 数据类型是 Pandas 用于表示分类数据的一种特殊类型。
方法二:df.col.astype('category').cat.codes 方法三:sklean.LabelEncoder 三者的对比和区别: cat.codes和factorize的区别 cat.codes和factorize都可以将分类变量转换为数字编码,但它们的输出方式不同。cat.codes函数会返回一个Series对象,其中每个唯一的类别都会被赋予一个唯一的整数编码。而factorize函数会返回一个元组...
language.lang.astype('category').cat.codes 和 language.level.astype('category').cat.codes 分别。获取如下数据框: lang level 0 0 1 1 1 1 2 1 0 3 0 0 4 0 2 5 1 1 6 1 0 7 1 2 现在,我想知道是否有办法获得每个值对应的原始值。我想知道 0 中的值 lang 列对应于英语等等。 有什...
1# 转换数据类型2df['age'] = df['age'].astype(int)3df['price'] = df['price'].astype(float)文本数据清洗 处理文本数据常用正则表达式：1# 去除特殊字符2df['text'] = df['text'].apply(lambda x： re.sub(r'[^\w\s]'， ''， str(x)))34# 提取数字5df['numbers'] = df['text']...