数据分析-Pandas分类数据的get和set
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
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？
数据梳理
优化的 pandas 的.loc 、.iloc 、.at 和 .iat， 使得数据访问方式正常。唯一的区别是返回类型（用于获取），和可以赋值已有的数值。categories
Getting
如果切片操作返回category类型的 DataFrame 或Series的列，则保留 dtype。
python
In [144]: idx = pd.Index(["h", "i", "j", "k", "l", "m", "n"])
In [145]: cats = pd.Series(["a", "b", "b", "b", "c", "c", "c"], dtype="category", index=idx)
In [146]: values = [1, 2, 2, 2, 3, 4, 5]
In [147]: df = pd.DataFrame({"cats": cats, "values": values}, index=idx)
In [148]: df.iloc[2:4, :]
Out[148]:
cats values
j b 2
k b 2
In [149]: df.iloc[2:4, :].dtypes
Out[149]:
cats category
values int64
dtype: object
In [150]: df.loc["h":"j", "cats"]
Out[150]:
h a
i b
j b
Name: cats, dtype: category
Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']
In [151]: df[df["cats"] == "b"]
Out[151]:
cats values
i b 2
j b 2
k b 2但是，如果您只选择一个行，不保留类别类型，结果为 dtype：Series``object
python
# get the complete "h" row as a Series
In [152]: df.loc["h", :]
Out[152]:
cats a
values 1
Name: h, dtype: object如果从分类数据只返回一个项，也只返回该项的值，而不是长度为"1"的分类数据。
python
In [153]: df.iat[0, 0]
Out[153]: 'a'
In [154]: df["cats"] = df["cats"].cat.rename_categories(["x", "y", "z"])
In [155]: df.at["h", "cats"] # returns a string
Out[155]: 'x'要获取类型的单个值，需要传入一个list，其中包含单个值
python
In [156]: df.loc[["h"], "cats"]
Out[156]:
h x
Name: cats, dtype: category
Categories (3, object): ['x', 'y', 'z']Setting
在包含categories列 赋值数值，和其他的categories赋值一样，类型需要包含在内。
python
In [169]: idx = pd.Index(["h", "i", "j", "k", "l", "m", "n"])
In [170]: cats = pd.Categorical(["a", "a", "a", "a", "a", "a", "a"], categories=["a", "b"])
In [171]: values = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
In [172]: df = pd.DataFrame({"cats": cats, "values": values}, index=idx)
In [173]: df.iloc[2:4, :] = [["b", 2], ["b", 2]]
In [174]: df
Out[174]:
cats values
h a 1
i a 1
j b 2
k b 2
l a 1
m a 1
n a 1
In [175]: try:
.....: df.iloc[2:4, :] = [["c", 3], ["c", 3]]
.....: except TypeError as e:
.....: print("TypeError:", str(e))
.....:
TypeError: Cannot setitem on a Categorical with a new category, set the categories first当然，通过赋值分类数据也能检查两者是否匹配：
python
In [176]: df.loc["j":"k", "cats"] = pd.Categorical(["a", "a"], categories=["a", "b"])
In [177]: df
Out[177]:
cats values
h a 1
i a 1
j a 2
k a 2
l a 1
m a 1
n a 1
In [178]: try:
.....: df.loc["j":"k", "cats"] = pd.Categorical(["b", "b"], categories=["a", "b", "c"])
.....: except TypeError as e:
.....: print("TypeError:", str(e))
.....:
TypeError: Cannot set a Categorical with another, without identical categories如果把类型数据赋值DataFrame数值的一部分，那也只有赋值数值部分，类型不涉及。
python
In [179]: df = pd.DataFrame({"a": [1, 1, 1, 1, 1], "b": ["a", "a", "a", "a", "a"]})
In [180]: df.loc[1:2, "a"] = pd.Categorical(["b", "b"], categories=["a", "b"])
In [181]: df.loc[2:3, "b"] = pd.Categorical(["b", "b"], categories=["a", "b"])
In [182]: df
Out[182]:
a b
0 1 a
1 b a
2 b b
3 1 b
4 1 a
In [183]: df.dtypes
Out[183]:
a object
b object
dtype: object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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