Python Pandas分类索引 – 检查类别是否有有序关系

在Python Pandas中，分类数据类型可以有效地处理大量重复性的数据。但是，在使用分类索引时，经常需要了解分类之间是否存在有序关系。本文将介绍如何检查分类数据是否具有有序关系，并提供示例代码以帮助你更好地理解。

分类数据类型简介

在Pandas中，分类数据类型是一种针对重复性数据的优化类型。由于大量数据具有重复性，因此使用分类数据类型可以显著减少内存使用量，并且可以快速执行许多操作。例如，可以使用分类类型进行数据分组、透视表操作、绘图等。

在Pandas中，可以通过 astype 将数据类型转换为分类数据类型，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': list('aabbc'), 'B': [1, 2, 3, 4, 5]})
df['A'] = df['A'].astype('category')
print(df.dtypes)

输出结果：

A    category
B       int64
dtype: object

可以看到，类型为 ‘A’ 的列已经转换为分类数据类型了。

创建分类数据类型

如果需要手动指定分类数据类型，可以使用 pd.Categorical 进行创建。例如，要创建一个月份的分类数据类型，可以使用以下代码：

month = pd.Categorical(['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December'], ordered=True)
print(month)

其中 ordered=True 表示这是一个有序的分类数据类型。

输出结果：

['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December']
Categories (12, object): ['April' < 'August' < 'December' < 'February' ... 'November' < 'October' < 'September']

可以看到，月份分类数据类型已经被创建，同时在分类中已经指定了分类的顺序。

分类数据类型中的排序

分类数据类型的排序是非常重要的，因为它会影响到一些操作的结果。例如，使用分类数据类型进行分组时，组内的顺序会受到分类数据类型的影响。因此，必须确保分类数据类型中的顺序是正确的。

如果分类数据类型中的排序是错误的，可以使用 cat.set_categories 方法进行重新排序。例如，如果要将月份分类数据类型中的顺序修改为 “September”, “October”, “November”, “December”, “January”, “February”, “March”, “April”, “May”, “June”, “July”, “August”，可以使用以下代码：

month.set_categories(['September', 'October', 'November', 'December', 'January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 'July', 'August'], ordered=True, inplace=True)
print(month)

输出结果：

['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December']
Categories (12, object): ['September' < 'October' < 'November' < 'December' ... 'February' < 'March' < 'April' < 'May']

可以看到，分类数据类型中的顺序已经被修改为正确的顺序。

检查分类数据类型是否有序

使用分类数据类型进行分组时，必须确保分类数据类型中的顺序是正确的。但是，有时候分类数据类型的顺序并不明显，因此需要检查分类数据类型是否具有有序关系。

Pandas提供了一个方法 cat.ordered 来检查分类数据类型是否具有有序关系。例如，上述创建的月份分类数据类型是一个有序的分类数据类型，因此 cat.ordered 返回 True。但如果分类数据类型是无序的，cat.ordered 将返回 False。例如，可以使用以下代码创建一个无序的分类数据类型：

category = pd.Categorical(['red', 'green', 'blue', 'red', 'green', 'red'])
print(category.ordered)

输出结果：

False

可以看到，无序的分类数据类型的 cat.ordered 的返回值为 False。

示例代码

下面是一个示例代码，以帮助你更好地理解如何检查分类数据类型是否具有有序关系：

import pandas as pd

# 创建一个有序的分类数据类型
month = pd.Categorical(['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December'], ordered=True)
print(month.ordered)  # True

# 创建一个无序的分类数据类型
category = pd.Categorical(['red', 'green', 'blue', 'red', 'green', 'red'])
print(category.ordered)  # False