Pandas 数据框中的分类变量？

Posted 2023-02-16

【中文标题】Pandas 数据框中的分类变量？

【英文标题】：Categorical Variables In A Pandas Dataframe?

【发布时间】：2014-06-20 11:19:16

【问题描述】：

我正在阅读 Wes 的 Python For Data Analysis，但遇到了一个书中未解决的奇怪问题。

在下面的代码中，基于他的书的第 199 页，我创建了一个数据框，然后使用pd.cut() 创建cat_obj。根据书，cat_obj是

“一个特殊的分类对象。你可以把它当作一个数组 指示 bin 名称的字符串；在内部它包含一个级别数组 指示不同的类别名称以及标签 标签属性中的年龄数据"

太棒了！但是，如果我使用完全相同的 pd.cut() 代码（在下面的 [5] 中）创建数据框的新列（称为 df['cat']），则该列不会被视为特殊的分类变量 但只是作为一个普通的熊猫系列。

那么，如何在数据框中创建一个被视为分类变量的列？

In [4]:

import pandas as pd

raw_data = 'name': ['Miller', 'Jacobson', 'Ali', 'Milner', 'Cooze', 'Jacon', 'Ryaner', 'Sone', 'Sloan', 'Piger', 'Riani', 'Ali'], 
        'score': [25, 94, 57, 62, 70, 25, 94, 57, 62, 70, 62, 70]
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['name', 'score'])

bins = [0, 25, 50, 75, 100]
group_names = ['Low', 'Okay', 'Good', 'Great']

In [5]:
cat_obj = pd.cut(df['score'], bins, labels=group_names)
df['cat'] = pd.cut(df['score'], bins, labels=group_names)
In [7]:

type(cat_obj)
Out[7]:
pandas.core.categorical.Categorical
In [8]:

type(df['cat'])
Out[8]:
pandas.core.series.Series

【问题讨论】：

DataFrame 的所有列都将是 Series，您在寻找什么行为而这无法实现？

df['cat'].levels 之类的东西不起作用，但 cat_obj.levels 起作用

How to generate pandas DataFrame column of Categorical from string column?的可能重复

您可以在需要时将其转换为 ：pd.Categorical.from_array(df['cat']).levels

目前在 pandas 中工作：github.com/pydata/pandas/pull/7217

【参考方案1】：

这可能是由于 setter- 的这种行为而发生的：

示例 getter 和 setter-

class a:
    x = 1
    @property
    def p(self):
        return int(self.x)

    @p.setter
    def p(self,v):
        self.x = v
t = 1.32
a().p = 1.32


print type(t) --> <type 'float'>
print type(a().p) --> <type 'int'>

目前df 只接受Series data，它的setter 将Categorial data 转换为Series。 df 类别支持将在 Next Pandas 版本中到期。

【讨论】：

这解释了奇怪的行为，谢谢。

【参考方案2】：

目前，您不能在 Series 或 DataFrame 对象中包含分类数据，但此功能将在 Pandas 0.15（将于 9 月到期）中实现。

【参考方案3】：

从http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/categorical.html，从 pandas 0.15 开始

在构造系列时指定 dtype="category"：

In [1]: s = pd.Series(["a","b","c","a"], dtype="category")

In [2]: s
Out[2]: 
0    a
1    b
2    c
3    a
dtype: category
Categories (3, object): [a, b, c]

然后您可以将其添加到现有系列中。

或将现有系列或列转换为类别 dtype：

In [3]: df = pd.DataFrame("A":["a","b","c","a"])

In [4]: df["B"] = df["A"].astype('category')

In [5]: df
Out[5]: 
   A  B
0  a  a
1  b  b
2  c  c
3  a  a