Python数据分析基础与应用电子活页4-15创建与使用Pandas的分类对象.docx

Python数据分析基础与应用

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电子活页4-15创建与使用pandas的分类对象

【技能训练4-20】创建与使用pandas的分类对象

【训练要求】

在JupyterNotebook开发环境中创建j4-20.ipynb，然后编写代码创建与使用pandas的分类对象。

【实施过程】

1．创建pandas分类对象

（1）指定dtype创建分类对象

代码如下：

importpandasaspd

s1=pd.Series([优,良,轻度,中度,重度],dtype=category)

print(s1)

输出结果：

0优

1良

2轻度

3中度

4重度

dtype:category

Categories(5,object):[中度,优,良,轻度,重度]

（2）使用Categorical()构造函数创建分类对象

代码如下：

importpandasaspd

#自动按优、良、轻度、中度、重度分类

grade1=pd.Categorical([中度,重度,轻度,中度,中度,优,优,良,良,优])

print(grade1)

输出结果：

[中度,重度,轻度,中度,中度,优,优,良,良,优]

Categories(5,object):[中度,优,良,轻度,重度]

代码如下：

#指定类别与排序

grade2=pd.Categorical([中度,重度,轻度,中度,中度,优,优,良,良,优],

[优,良,轻度,中度,重度],ordered=True)

print(grade2)

#求最小值

print(grade2.min())

输出结果：

[中度,重度,轻度,中度,中度,优,优,良,良,优]

Categories(5,object):[优良轻度中度重度]

优

2．获取类别信息

代码如下：

grade3=pd.Categorical([中度,重度,轻度,中度,中度,优,优,良,良,优],

categories=[优,良,轻度,中度,重度])

print(grade3.categories)

print(grade3.ordered)

输出结果：

Index([优,良,轻度,中度,重度],dtype=object)

False

3．获取统计信息

代码如下：

grade4=pd.Categorical([中度,重度,轻度,中度,中度,优,优,良,良,优],

categories=[优,良,轻度,中度,重度])

df4=pd.DataFrame({Grade1:grade4,Grade2:[中度,轻度,轻度,重度,轻度,

良,良,良,轻度,良]})

print(df4.describe())

print(Grade2：)

print(df4[Grade2].describe())

输出结果：

Grade1Grade2

count1010

unique54

top优轻度

freq34

Grade2：

count10

unique4

top轻度

freq4

Name:Grade2,dtype:object

4．分类对象比较

代码如下：

s1=[中度,重度,轻度,中度,中度,优,优,良,良,优]

s2=[中度,轻度,轻度,重度,轻度,良,良,良,轻度,良]

#类别相同，并且ordered均为True

grade5=pd.Categorical(s1,categories=[优,良,轻度,中度,重度],ordered=True)

grade6=pd.Categorical(s2,categories=[优,良,轻度,中度,重度],ordered=True)

print(grade5grade6)

输出结果：

[FalseFalseFalseTrueFalseTrueTrueFalseTrueTrue]