运维开发网
广告位招商联系QQ:123077622
 
广告位招商联系QQ:123077622

详细介绍在pandas中创建category类型数据的几种方法

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-04-08 11:13 出处:网络 作者: 一个处女座的程序猿
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

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    test02www.cppcns.com  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 ,             'oFtysIl' ],  # 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',http://www.cppcns.com          '',],  # 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(['thinhttp://www.cppcns.com','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_de编程客栈s['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)

到此这篇关于详细介绍在pandas中创建category类型数据的几种方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas创建category内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

扫码领视频副本.gif

0

精彩评论

暂无评论...
验证码 换一张
取 消