获取分类变量的类别列表（Python Pandas）

Posted 2023-02-16

【中文标题】获取分类变量的类别列表（Python Pandas）

【英文标题】：Get a list of categories of categorical variable (Python Pandas)

【发布时间】：2019-02-23 13:49:20

【问题描述】：

我有一个 pandas DataFrame，其中有一列代表一个分类变量。如何获取类别列表？我在列上尝试了 .values ，但没有返回唯一级别。

谢谢！

【问题讨论】：

pd.unique(col_name)

【参考方案1】：

我认为需要Series.cat.categories 或unique：

np.random.seed(1245)

a = ['No', 'Yes', 'Maybe']
df = pd.DataFrame(np.random.choice(a, size=(10, 3)), columns=['Col1','Col2','Col3'])
df['Col1'] = pd.Categorical(df['Col1'])

print (df.dtypes)
Col1    category
Col2      object
Col3      object
dtype: object

print (df['Col1'].cat.categories)
Index(['Maybe', 'No', 'Yes'], dtype='object')

print (df['Col2'].unique())
['Yes' 'Maybe' 'No']

print (df['Col1'].unique())
[Maybe, No, Yes]
Categories (3, object): [Maybe, No, Yes]

【讨论】：

您可以拥有系列中不存在的类别，因此cat.categories 比unique 更安全。例如，pd.Series(pd.Categorical(['a','b'], categories=['a','b','c'])).cat.categories.tolist() 给你['a', 'b', 'c']。

【参考方案2】：

您也可以使用 value_counts()，但它仅在您将其与列名一起使用时才有效，您也可以使用该列名来获取每个类别的计数。 示例：

dataframe['Columnn name'].value_counts()

或者，如果您想要变量中的类别总数，您可以这样做，

dataframe['Columnn name'].value_counts().count()

【参考方案3】：

尝试执行以下代码。

List_Of_Categories_In_Column=list(df['Categorical Column Name'].value_counts().index)

【参考方案4】：

df.column name.value_counts() #查看列中每个类别的值总数

df.column name.value_counts().index # 只查看类别名称

df.column name .value_counts().count() #查看一列有多少个类别（只有数字）