数据分析-Pandas分类数据的类别处理

In [53]: cat = pd.Categorical(["a", "c", "c", np.nan], categories=["b", "a", "c"])
In [54]: df = pd.DataFrame({"cat": cat, "s": ["a", "c", "c", np.nan]})

In [55]: df.describe()
Out[55]: 
       cat  s
count    3  3
unique   2  2
top      c  c
freq     2  2

In [56]: df["cat"].describe()
Out[56]: 
count     3
unique    2
top       c
freq      2
Name: cat, dtype: object

类别相等

什么事相同的类别？

相同类别有两个条件：一是类别名相同，二是顺序相同。

比具体比较两个实例，只有它们具有相同的类别和相同的顺序，才算相等。当都是无序类别时，可以认为顺序已经没有差异，就只需要比较类别名。

In [49]: c1 = CategoricalDtype(["a", "b", "c"], ordered=False)

# 相等，因为顺序不需要再考虑，当 ordered=False
In [50]: c1 == CategoricalDtype(["b", "c", "a"], ordered=False)
Out[50]: True

# 不相等，因为第二个的类别时有序的 ordered = True
In [51]: c1 == CategoricalDtype(["a", "b", "c"], ordered=True)
Out[51]: False

另外，有个特殊的情况，即所有类别实例都等于字符串：CategoricalDtype``'category'

In [52]: c1 == "category"
Out[52]: True

类别的使用

分类数据有一个特性，列出分类值和排序。如果不手动指定类别和排序，是从传递的参数中推断出来的。s.cat.categories``s.cat.ordered

In [57]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"], dtype="category")

In [58]: s.cat.categories
Out[58]: Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

In [59]: s.cat.ordered
Out[59]: False

也可以按特定顺序把类别传入，新的分类数据不会自动排序，除非你明确指定是有序的。：

In [60]: s = pd.Series(pd.Categorical(["a", "b", "c", "a"], categories=["c", "b", "a"]))

In [61]: s.cat.categories
Out[61]: Index(['c', 'b', 'a'], dtype='object')

In [62]: s.cat.ordered
Out[62]: False

类别重命名

类别重命名是通过以下方法rename_categories()完成的：

In [67]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"], dtype="category")
In [69]: new_categories = ["Group %s" % g for g in s.cat.categories]
In [70]: s = s.cat.rename_categories(new_categories)

In [71]: s
Out[71]: 
0    Group a
1    Group b
2    Group c
3    Group a
dtype: category
Categories (3, object): ['Group a', 'Group b', 'Group c']

# 可以传入字典类型的参数
In [72]: s = s.cat.rename_categories({"Group a": "x", 2: "y", 3: "z"})

In [73]: s
Out[73]: 
0    x
1    Group b
2    Group c
3    x
dtype: category
Categories (3, object): ['x', 'Group b', 'Group c']

类别不得是：NaN，否则会引起错误ValueError

In [75]: try:
   ....:     s = s.cat.rename_categories([1, 2, np.nan])
   ....: except ValueError as e:
   ....:     print("ValueError:", str(e))
   ....: 
ValueError: Categorical categories cannot be null

增加新类别

可以使用方法add_categories()增加新的类别：

In [76]: s = s.cat.add_categories([4])
In [77]: s.cat.categories
Out[77]: Index(['Group a', 'Group b', 'Group c', 4], dtype='object')

In [78]: s
Out[78]: 
0    Group a
1    Group b
2    Group c
3    Group a
dtype: category
Categories (4, object): ['Group a', 'Group b', 'Group c', 4]

删除类别

可以使用方法remove_categories()删除类别。

In [79]: s = s.cat.remove_categories([4])

In [80]: s
Out[80]: 
0    Group a
1    Group b
2    Group c
3    Group a
dtype: category
Categories (3, object): ['Group a', 'Group b', 'Group c']

删除没用类别

删除未使用的类别也可以完成：

In [81]: s = pd.Series(pd.Categorical(["a", "b", "a"], categories=["a", "b", "c", "d"]))

In [82]: s
Out[82]: 
0    a
1    b
2    a
dtype: category
Categories (4, object): ['a', 'b', 'c', 'd']

In [83]: s.cat.remove_unused_categories()
Out[83]: 
0    a
1    b
2    a
dtype: category
Categories (2, object): ['a', 'b']

设置类别

如果想在一条语句既添加新类别，也想删除类别，最简单的就是设置类别：set_categories()

In [84]: s = pd.Series(["one", "two", "four", "-"], dtype="category")

In [85]: s
Out[85]: 
0     one
1     two
2    four
3       -
dtype: category
Categories (4, object): ['-', 'four', 'one', 'two']

In [86]: s = s.cat.set_categories(["one", "two", "three", "four"])

In [87]: s
Out[87]: 
0     one
1     two
2    four
3     NaN
dtype: category
Categories (4, object): ['one', 'two', 'three', 'four']

以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。

后面介绍下其他的展示形式。

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End

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