极客笔记Python Pandas CategoricalIndex – 使用类似字典的新类别重命名类别
在使用Python Pandas时，通常会使用分类数据。Pandas提供了一种有效的方法来处理分类数据的序列和DataFrame，即CategoricalIndex。CategoricalIndex在许多方面类似于传统的Index对象，但是它是绑定了一个分类对象（Categorical object），而不是绑定了一个简单数组。分类数据主要是用于节省内存和加速操作。Pandas还可以将分类数据进行命名，方便数据分析时使用。本文将介绍如何使用CategoricalIndex类重命名分类数据的标签。
CategoricalIndex的基础知识
首先，让我们了解一下CategoricalIndex的基础知识。
创建CategoricalIndex对象
可以使用Pandas的Categorical类创建CategoricalIndex对象。下面是一个例子：
import pandas as pd
values = pd.Categorical(['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'bar'])
index = pd.CategoricalIndex(values)
在这个例子中，我们创建了一个分类数组（values），包含了不同的字符串。然后，我们使用Categorical类把这个分类数组转换成Categorical对象，并使用CategoricalIndex类创建了一个索引（index）。CategoricalIndex是一种包含分类数据的Pandas索引类型。
从DataFrame选取CategoricalIndex对象
如果从DataFrame中选取一列，它是一个Categorical对象，而不是一个常规数组。这意味着需要使用CategoricalIndex来索引。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5]})
df['A'] = pd.Categorical(df['A'])
print(df['A'].index)
print(df.index)
在这个例子中，我们首先创建了一个带有两列的DataFrame。然后，将第一列“A”转换成了Categorical对象。可以看到，df[‘A’].index和df.index的类型不同，前者是CategoricalIndex而不是RangeIndex。
CategoricalIndex的属性
CategoricalIndex有一些有用的属性：categories、codes、ordered。categories是一个包含分类标签的数组，codes是一个包含整数映射的数组，ordered是一个指示类别排序是否有序的布尔值。可以使用这些属性来进行分类数据的分析和可视化。
import pandas as pd
values = pd.Categorical(['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'bar'])
index = pd.CategoricalIndex(values)
print(index.categories)
print(index.codes)
print(index.ordered)
在这个例子中，我们创建了一个CategoricalIndex对象，然后打印了它的categories、codes和ordered属性。这些属性描述了分类数据的完整性和排序信息。
重命名CategoricalIndex的标签
现在，让我们看看如何使用CategoricalIndex类重命名分类数据的标签。可以使用CategoricalIndex对象的rename_categories方法来完成。
基本语法
rename_categories方法的基本语法如下：
CategoricalIndex.rename_categories(categories)
其中，categories是一个新的分类数组，包含要替换的原始标签和新的标签的对应关系。它可以是一个字典、一个列表、一个数组或一个可调用对象（比如函数）。
示例代码
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'bar'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5]})
df['A'] = pd.Categorical(df['A'], categories=['foo', 'bar', 'baz'], ordered=True)
print(df['A'].cat.categories)
# 使用字典重命名分类标签
new_categories = {'foo': 'new1', 'bar': 'new2', 'baz': 'new3'}
df['A'].cat.rename_categories(new_categories, inplace=True)
print(df['A'].cat.categories)
# 使用函数重命名categories
def rename_func(x):
if x == 'new1':
return 'new_one'
elif x == 'new2':
return 'new_two'
elif x == 'new3':
return 'new_three'
df['A'].cat.rename_categories(rename_func, inplace=True)
print(df['A'].cat.categories)
在这个例子中，我们首先创建了一个带有两列的DataFrame。然后，将第一列“A”转换成了具有原始分类标签的Categorical对象。打印分类标签。
然后，我们使用字典来重命名分类标签，并将它们存储到一个新的变量new_categories中。然后，我们使用rename_categories方法将Categorical对象的标签重命名为新的标签。
最后，我们使用一个函数来重命名标签。这个函数将新的标签替换为另一个名称。当在rename_categories中使用函数时，它会遍历所有的标签，将它们传递给函数。函数必须返回新的标签值，以进行替换操作。
结论
在这篇文章中，我们学习了如何使用CategoricalIndex类重命名分类数据的标签。我们了解了CategoricalIndex的基础知识、属性和重命名标签的方法。CategoricalIndex是一个非常有用的Pandas索引类型，可以大大加快数据分析的速度和准确性。熟练掌握CategoricalIndex的使用方法，可以让我们更好地理解分类数据的分析和可视化。