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如何在pandas data frame中基于我以前的类别创建新类别?

在pandas data frame中,可以使用pd.Categorical方法基于已有的类别创建新的类别。

首先,我们需要先创建一个示例的data frame:

代码语言:txt
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import pandas as pd

data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

现在,我们可以使用pd.Categorical方法将Category列转换为Categorical类型,并指定已有的类别:

代码语言:txt
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categories = ['A', 'B', 'C']
df['New_Category'] = pd.Categorical(df['Category'], categories=categories)

通过以上代码,我们将Category列转换为了Categorical类型,并基于已有的类别['A', 'B', 'C']创建了新的类别New_Category。如果原始数据中存在未包含在categories中的类别,那么它们将被转换为NaN

接下来,我们可以查看新的data frame:

代码语言:txt
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print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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  Category New_Category
0        A            A
1        B            B
2        A            A
3        C            C
4        B            B

在新的data frame中,Category列保持不变,而New_Category列则基于已有的类别进行了转换。

这种基于已有类别创建新类别的方法在以下情况下特别有用:

  • 当我们想要对类别进行排序时,Categorical类型可以按照指定的顺序进行排序。
  • 当我们想要对类别进行分组或聚合操作时,Categorical类型可以确保所有类别都被包含在结果中,即使某些类别在原始数据中不存在。

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