Python Pandas分类对象

 
通常情况下,数据集中会存在许多同一类别的信息,比如相同国家、相同行政编码、相同性别等,当这些相同类别的数据多次出现时,就会给数据处理增添许多麻烦,导致数据集变得臃肿,不能直观、清晰地展示数据。

针对上述问题,Pandas 提供了分类对象(Categorical Object),该对象能够实现有序排列、自动去重的功能,但是它不能执行运算。本节,我们了解一下分类对象的使用。

对象创建

我们可以通过多种方式创建分类对象,下面介绍以下两种方法:

1) 指定dtype创建

import pandas as pd
s = pd.Series(["a","b","c","a"], dtype="category")
print(s)
输出结果:
0    a
1    b
2    c
3    a
dtype: category
Categories (3, object): [a, b, c]
通过上述示例,您可能会注意到,虽然传递给 Series 四个元素值,但是它的类别为 3,这是因为 a 的类别存在重复。

2) pd.Categorical

通过 Category  的构造函数,您可以创建一个类别对象。构造函数,如下所示:

pandas.Categorical(values, categories, ordered)

values:以列表的形式传参,表示要分类的值。
ordered:布尔值,默认为 False,若为 Ture,表示对分类的数据进行排序。
dtype:返回一个 category 类型,表示分类对象。

示例如下:
import pandas as pd
#自动按a、b、c分类
cat = pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'])
print(cat)
输出结果:
[a, b, c, a, b, c]
Categories (3, object): [a, b, c]
再看一组示例:
import pandas as pd
cat=pd.Categorical(['a','b','c','a','b','c','d'], ['c', 'b', 'a'])
print(cat)
输出结果:
[a, b, c, a, b, c, NaN]
Categories (3, object): [c, b, a]
上述示例中,第二个参数值表示类别,当列表中不存在某一类别时,会自动将类别值设置为 NA。

通过指定ordered=True来实现有序分类。示例如下:
import pandas as pd
cat=pd.Categorical(['a','b','c','a','b','c','d'], ['c', 'b', 'a'],ordered=True)
print(cat)
#求最小值
print(cat.min())
输出结果:
[a, b, c, a, b, c, NaN]
Categories (3, object): [c < b < a]
c

获取统计信息

对已经分类的数据使用 describe() 方法,您会得到和数据统计相关的摘要信息。
import pandas as pd
import numpy as np
cat = pd.Categorical(["a", "c", "c", np.nan], categories=["b", "a", "c"])
df = pd.DataFrame({"cat":cat, "s":["a", "c", "c", np.nan]})
print(df.describe())
print(df["cat"].describe())
输出结果:
       cat  s
count    3  3
unique   2  2
top      c  c
freq     2  2

count     3
unique    2
top       c
freq      2
Name: cat, dtype: object

获取类别属性

使用obj.categories命令可以获取对象的类别信息。示例如下:
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Categorical(["a", "c", "c", np.nan], categories=["b", "a", "c"])
print (s.categories)
输出结果:

Index(['b', 'a', 'c'], dtype='object')

通过 obj.order 可以获取 order 指定的布尔值:
import pandas as pd
import numpy as np
cat = pd.Categorical(["a", "c", "c", np.nan], categories=["b", "a", "c"])
#False表示未指定排序
print (cat.ordered)
输出结果:

False

重命名类别

要想对类别实现重命名,可以通过 Series.cat.categories 来实现的,示例如下:
import pandas as pd
s = pd.Series(["a","b","c","a"], dtype="category")
#对类名重命名
s.cat.categories = ["Group %s" % g for g in s.cat.categories]
print(s.cat.categories)
输出结果:

Index(['Group a', 'Group b', 'Group c'], dtype='object')

追加新类别

使用 s.cat.add_categories() 方法,可以追加新类别。
import pandas as pd
s = pd.Series(["a","b","c","a"], dtype="category")
#追加新类别
s = s.cat.add_categories([5])
#查看现有类别
print(s.cat.categories)
输出结果:

Index(['a', 'b', 'c', 5], dtype='object')

删除类别

使用 remove_categories() 方法,可以删除不需要的类别。示例如下:
import pandas as pd
s = pd.Series(["a","b","c","a"], dtype="category")
#原序列
print(s)
#删除后序列
print(s.cat.remove_categories("a"))
输出结果
0    a
1    b
2    c
3    a
dtype: category
Categories (3, object): [a, b, c]

0    NaN
1      b
2      c
3    NaN
dtype: category
Categories (2, object): [b, c]

分类对象比较

在下述两种情况下,我们可以对分类对象进行比较:
  • 当两个类别对象长度相同时,可以进行比较运算;
  • 当两个类别的 ordered 均等于 True,并且类别相同时,可以进行比较运算,比如 ==,!=,>,>=,< 和 <=。

示例如下:
import pandas as pd
s1=['a','a','b','d','c']
#当满足两个类别长度相同时
ss0=pd.Categorical(s1,categories=['a','d','b','c'])
ss1 = pd.Categorical(s1)
print(ss0==ss1)
输出结果:
array([ True,  True,  True,  True,  True])
示例如下:
import pandas as pd
s1=['a','a','b','d','c']
s2=['a','b','b','d','c']
#满足上述第二个条件,类别相同,并且ordered均为True
ss0=pd.Categorical(s1,categories=['a','d','b','c'],ordered=True)
ss1 = pd.Categorical(s2,categories=['a','d','b','c'],ordered=True)
print(ss0<ss1)
输出结果:
array([False,  True, False, False, False])

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