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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
1.import pandas as pd
2. s = pd.Series(["a","b","c","a"], dtype="category")
3. 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：
1.import pandas as pd
2.
3. cat = pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'])
4.print(cat) |
输出结果：
[a, b, c, a, b, c]
Categories (3, object): [a, b, c] |
再看一组示例：
1.import pandas as pd
2. cat=pd.Categorical(['a','b','c','a','b','c','d'], ['c', 'b', 'a'])
3. 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：
1.import pandas as pd
2. cat=pd.Categorical(['a','b','c','a','b','c','d'], ['c', 'b', 'a'],ordered=True)
3. print(cat)
4.
5. 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。
1.import pandas as pd
2. import numpy as np
3. cat = pd.Categorical(["a", "c", "c", np.nan], categories=["b", "a", "c"])
4. df = pd.DataFrame({"cat":cat, "s":["a", "c", "c", np.nan]})
5. print(df.describe())
6. 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：
1.import pandas as pd
2. import numpy as np
3. s = pd.Categorical(["a", "c", "c", np.nan], categories=["b", "a", "c"])
4. 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：
1.import pandas as pd
2. import numpy as np
3. cat = pd.Categorical(["a", "c", "c", np.nan], categories=["b", "a", "c"])
4.
5. print (cat.ordered)s |
输出结果：
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：
1.import pandas as pd
2. s = pd.Series(["a","b","c","a"], dtype="category")
3.
4. s.cat.categories = ["Group %s" % g for g in s.cat.categories]
5. 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。
1.import pandas as pd
2. s = pd.Series(["a","b","c","a"], dtype="category")
3.
4. s = s.cat.add_categories([5])
5.
6. 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：
1.import pandas as pd
2. s = pd.Series(["a","b","c","a"], dtype="category")
3.
4.print(s)
5.
6. 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：
1.import pandas as pd
2. s1=['a','a','b','d','c']
3.
4. ss0=pd.Categorical(s1,categories=['a','d','b','c'])
5. ss1 = pd.Categorical(s1)
6. print(ss0==ss1) |
输出结果：
array([ True, True, True, True, True]) |
示例如下
import pandas as pd
1.s1=['a','a','b','d','c']
2. s2=['a','b','b','d','c']
3.
4. ss0=pd.Categorical(s1,categories=['a','d','b','c'],ordered=True)
5. ss1 = pd.Categorical(s2,categories=['a','d','b','c'],ordered=True)
6. print(ss0<ss1) |
输出结果：
array([False, True, False, False, False]) |
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