数据分析-Pandas分类数据的类别处理
数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？
数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据作为样例。
数据分析
本文用到的样例数据：
样例代码：
导入关键模块
python
import pandas as pd
import numpy as np实验数据分析处理，股票序列，时间序列，信号序列，有时候表格的数据并不完全是数值类型，也有可能是字符串，或者其他数据，需要做分类处理。pandas如何控制数据分类处理呢？需要配置哪些参数？
类别必须是唯一的，否则会引发：ValueError
数据类别的统计描述
在分类数据上使用 DataFrame.describe() 将产生类别的统计输出，包括数量，类别数，数量最多的类别，最多频率。
python
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。
python
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'
python
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
python
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。：
python
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：
python
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：
python
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。
python
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：
python
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()
python
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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