Python之pandas：在pandas中创建category类型数据的几种方法之详细攻略
Python之pandas：在pandas中创建category类型数据的几种方法之详细攻略
在pandas中创建category类型数据的几种方法之详细攻略
- T1、直接创建 category类型数据
可知，在category类型数据中，每一个元素的值要么是预设好的类型中的某一个，要么是空值（np.nan）。 - T2、利用分箱机制(结合max、mean、min实现二分类)动态添加 category类型数据
输出结果
[NaN, 'medium', 'medium', 'fat']
Categories (2, object): ['medium', 'fat']
name ID age age02 ... weight test01 test02 age02_mark
0 Bob 1 NaN 14 ... 140.5 1.000000 1.000000 Minors
1 LiSa 2 28 26 ... 120.8 2.123457 2.123457 Adults
2 Mary 38 24 ... 169.4 3.123457 3.123457 Adults
3 Alan None 6 ... 155.6 4.123457 4.123457 Minors
[4 rows x 12 columns]实习代码
import pandas as pd
import numpy as np
contents={"name": ['Bob', 'LiSa', 'Mary', 'Alan'],
"ID": [1, 2, ' ', None], # 输出 NaN
"age": [np.nan, 28, 38 , '' ], # 输出
"age02": [14, 26, 24 , 6],
"born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1990-01-01"), pd.Timestamp("1980-01-01"), ''], # 输出 NaT
"sex": ['男', '女', '女', None,], # 输出 None
"hobbey":['打篮球', '打羽毛球', '打乒乓球', '',], # 输出
"money":[200.0, 240.0, 290.0, 300.0], # 输出
"weight":[140.5, 120.8, 169.4, 155.6], # 输出
"test01":[1, 2.123456789, 3.123456781011126, 4.123456789109999], # 输出
"test02":[1, 2.123456789, 3.123456781011126, 4.123456789109999], # 输出
}
data_frame = pd.DataFrame(contents)
# T1、直接创建 category类型数据
weight_mark=pd.Categorical(['thin','medium','medium','fat'],categories=['medium','fat'])
print(weight_mark)
# T2、利用分箱机制(结合max、mean、min实现二分类)动态添加 category类型数据
col_age_des=pd.Series(data_frame['age02']).describe()
age_ranges=[col_age_des['min']-1,col_age_des['mean'],col_age_des['max']+1]
age_labels=['Minors','Adults'] # 高于平均值的为胖
data_frame['age02_mark']=pd.cut(data_frame['age02'],age_ranges,labels=age_labels)
print(data_frame) 赞 (0)