极客笔记Python Pandas – 设置无序CategoricalIndex的类别
在使用Pandas时，CategoricalIndex是一个非常有用的数据类型。通过在DataFrame或Series对象的索引中使用CategoricalIndex类型，可以将数据分组和汇总，以进行更高效的分析和数据操作。
然而，有时候CategoricalIndex并不会保持一定的顺序。在这种情况下，我们需要设置CategoricalIndex的类别，从而保证数据的分组和操作的正确性。
本文将介绍如何使用Pandas来设置无序CategoricalIndex的类别。我们将通过以下几个方面来详细讲述：
- 什么是CategoricalIndex？
- 创建无序CategoricalIndex
- 设置CategoricalIndex的类别
- 示例代码
- 总结
什么是CategoricalIndex？
在Pandas中，CategoricalIndex是一种特殊的索引类型，它可以存储分组数据的标签信息。在使用Pandas进行数据分析和操作时，通过使用CategoricalIndex来代替普通的索引类型，可以大大提高数据操作的效率。
下面是一个使用CategoricalIndex的示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': np.random.randn(8),
'D': np.random.randn(8)})
# 将列A和列B转换为CategoricalIndex类型
df['A'] = pd.Categorical(df['A'])
df['B'] = pd.Categorical(df['B'])
# 输出DataFrame的头部
print(df.head())
输出结果如下：
A B C D
0 foo one -0.014210 -0.197137
1 bar one -0.144160 -0.105361
2 foo two 1.254659 0.308120
3 bar three -0.821899 1.360422
4 foo two 1.040990 -1.525999
我们可以看到，在上面的示例中，为了将列A和列B转换为CategoricalIndex类型，我们使用了pd.Categorical函数。
创建无序CategoricalIndex
当我们创建CategoricalIndex时，有时候并不会保持一定的顺序。比如，我们可以通过以下代码来创建一个无序的CategoricalIndex：
import pandas as pd
# 创建一个Series对象，并将其转换为CategoricalIndex类型
s = pd.Series(pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']))
# 输出Series对象
print(s)
输出结果如下：
[ a, b, c, a, b, c]
Categories (3, object): [a, b, c]
我们可以看到，在上面的示例中，虽然我们在创建Series时按照顺序传入了’a’, ‘b’, ‘c’, ‘a’, ‘b’, ‘c’这六个值，但是在输出Series时，它们并没有按照顺序排列。
设置CategoricalIndex的类别
要解决上述问题，我们需要设置CategoricalIndex的类别。Pandas提供了set_categories方法来完成这个任务。
下面是一个示例代码，演示如何使用set_categories方法来设置CategoricalIndex的类别：
import pandas as pd
# 创建一个Series对象，并将其转换为CategoricalIndex类型
s = pd.Series(pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']))
# 设置CategoricalIndex的类别
s.cat.set_categories(['c', 'b', 'a'], inplace=True)
# 输出Series对象
print(s)
输出结果如下：
[ a, b, c, a, b, c]
Categories (3, object): [c, b, a]
我们可以看到，在上面的示例中，通过set_categories方法，我们将CategoricalIndex的类别设置为了[‘c’, ‘b’, ‘a’]，从而确保了输出结果的顺序。
需要注意的是，除了在Series对象中使用cat属性的set_categories方法，我们还可以在DataFrame对象中使用set_axis方法来设置CategoricalIndex的类别，下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象，并将其转换为CategoricalIndex类型
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'],
'B': ['d', 'e', 'f']})
df = df.set_index(pd.CategoricalIndex(df['A']))
# 设置CategoricalIndex的类别
df.index.set_categories(['c', 'b', 'a'], inplace=True)
# 输出DataFrame对象
print(df)
我们可以看到，在上面的示例中，我们首先将DataFrame对象的索引转换为CategoricalIndex类型，然后使用set_categories方法来设置类别。最终输出的DataFrame对象的索引顺序为[‘c’, ‘b’, ‘a’]。
示例代码
接下来，我们将通过一个完整的示例代码来演示如何使用Pandas来设置无序CategoricalIndex的类别：
import pandas as pd
# 创建一个Series对象，并将其转换为CategoricalIndex类型
s = pd.Series(pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']))
# 设置CategoricalIndex的类别
s.cat.set_categories(['c', 'b', 'a'], inplace=True)
# 输出Series对象
print(s)
# 创建一个DataFrame对象，并将其转换为CategoricalIndex类型
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'],
'B': ['d', 'e', 'f']})
df = df.set_index(pd.CategoricalIndex(df['A']))
# 设置CategoricalIndex的类别
df.index.set_categories(['c', 'b', 'a'], inplace=True)
# 输出DataFrame对象
print(df)
输出结果如下：
0 a
1 b
2 c
3 a
4 b
5 c
dtype: category
Categories (3, object): [c, b, a]
A B
A
a a d
b b e
c c f
总结
在本文中，我们介绍了Pandas中CategoricalIndex类型的用法，并讲述了如何设置无序CategoricalIndex的类别。通过学习本文，相信您已经了解了在使用Pandas时如何使用CategoricalIndex来提高数据操作的效率，并可以熟练地设置CategoricalIndex的类别。