dtype: object 创建控制 默认情况下传入dtype='category' 创建出来的category使用的是默认值: Categories是从数据中推断出来的。 Categories是没有大小顺序的。 可以显示创建CategoricalDtype来修改上面的两个默认值: In [26]: from pandas.api.types import CategoricalDtype In [27]: s = pd.Series(["a", "b...
id int64 dtype: object ''' 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...
array([0,1,0,0,0,1,0,0],dtype=int8) 你可将DataFrame的列通过分配转换结果,转换为分类: # 你可将DataFrame的列通过分配转换结果,转换为分类: df['fruit']=df['fruit'].astype('category') df.fruit 0apple 1orange 2apple 3apple 4apple 5orange 6apple 7apple Name:fruit,dtype:category Categor...
#%%df.dtypes 3. 自定义数据类型(Category)按照指定顺序排序,并通过透视表展示数据 #%%#自定义type,以及自定义排序的顺序my_type =pd.CategoricalDtype( categories=["头等舱","商务舱","经济舱"], ordered=True ) df["仓位"] = df["仓位"].astype(my_type)#将指定列转成自定义的typedf.dtypes#%%#通...
weather_data['天气类型'] = weather_data['天气类型'].astype('category') # 打印分类后的天气类型数据 print(weather_data['天气类型']) ``` 运行上述代码,我们可以得到如下输出: ``` 0 晴天 1 多云 2 阴天 3 雨天 Name: 天气类型, dtype: category Categories (4, object): ['多云', '晴天', ...
("有序分类数据:\n", cat_data) # 创建一个DataFrame,使用指定的CategoricalDtype df = pd.DataFrame({ 'Quality': pd.Categorical(data, categories=['low', 'medium', 'high'], ordered=True, dtype="category") }) print("\nDataFrame:\n", df) # 原始数据 data = ['cold', 'warm', 'hot'...
Unnamed: 0 0 event_time 0 order_id 0 product_id 0 category_id 0 category_code 129370 brand 27224 price 0 user_id 0 age 0 sex 0 local 0 Month 0 Day 0 Dayofweek 0 hour 0 dtype: int64 有两列中有数据缺失值,类别列缺失129370条,品牌列缺失27224条,这两列数值缺失对店铺销售情况的分析和...
# df=pd.read_csv('your_file.csv',dtype={'Price':'string'},parse_dates=['DateStr']) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 专业提示: 数据清洗的第一步往往是检查和统一数据类型。errors='coerce' 是处理脏数据中类型问题的强大伙伴。日期时间数据...
Name: appl_tm1, dtype: bool df1[df1['appl_tm1'].dt.year == 2021] >> appl_tm appl_tm1 1 2022-04-02 2021-09-04 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 6、转换category类型 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...
# 对季节、河流两列进行排序,首先定义category类型顺序 river_order=CategoricalDtype(# 河流的顺序定义为南淝河、派河、杭埠河['Nanfei River','Pai River','Hangbu River'],ordered=True)period_order=CategoricalDtype(# 时期的顺序定义为枯水期、平水期、丰水期['Dry Season','Level Season','Wet Season'...