Pandas如何检查DataFrame列是否为分类变量

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库来检查DataFrame中的列是否为分类变量。分类变量是一种包含有限数量个别值的变量。相比于数值变量，它们通常用于标识和分类数据，例如性别、民族和学位等。Python的Pandas库提供了一些功能，帮助用户识别和操作分类列。

阅读更多：Pandas 教程

什么是分类变量？

分类变量是一种数据类型，用于描述某些特定对象或个体的性质。在学术研究和商业分析中，它们经常用于分类和分组数据。分类列不是连续值（如温度），而是离散值（如颜色）。通常，分类变量可以分为两种类型：顺序和无序。

顺序变量

顺序变量是一种包含排序值的分类变量。例如，衣服的尺码就是一种典型的顺序变量。虽然衣服的尺码是一组离散值，但是它们具有顺序性。有时候，我们可能需要将其显示为数字，以确定尺码之间的大小关系。

无序变量

无序变量也是一种分类变量，但是不具备顺序性。例如，性别、国家和城市就是典型的无序变量。它们表示特定类别，并且没有大小关系。无序变量通常使用文本标签表示。

如何识别 DataFrame 中的分类变量？

下面是在Pandas中识别分类变量的方法。我们将从如何创建可分类数据开始。

创建分类变量

在Pandas中，可以使用 Categorical() 方法将数据转换为分类变量。例如，下面是一个包含尺寸、颜色和购买地点的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'Size': ['L', 'M', 'S', 'XL', 'L', 'M', 'S', 'XL'],
        'Color': ['Red', 'Yellow', 'Green', 'Blue', 'Red', 'Yellow', 'Green', 'Blue'],
        'Location': ['A', 'B', 'C', 'D', 'A', 'B', 'C', 'D']}

df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用 Categorical() 方法将 Size 和 Color 列分类：

df['Size'] = pd.Categorical(df['Size'], categories=['S', 'M', 'L', 'XL'], ordered=True)
df['Color'] = pd.Categorical(df['Color'], categories=['Red', 'Yellow', 'Green', 'Blue'], ordered=False)

现在，我们可以通过检查 dtypes 属性来验证分类列的类型：

print(df.dtypes)

输出结果为：

Size        category
Color       category
Location      object
dtype: object

检查分类变量

除此之外，我们还可以通过检查列的数据类型和唯一值数量来判断某个列是否为分类变量。

print(df['Size'].dtype)
print(df['Size'].unique())

输出结果为：

category
[L, M, S, XL]
Categories (4, object): [S < M < L < XL]

我们可以通过检查数据类型是否为 category 来确认该列是分类变量，然后通过检查唯一的值数量来确认变量是顺序变量还是无序变量。

如果变量的唯一值数量小于等于 50，我们可以将其识别为分类变量。例如，我们可以使用以下方法将 Size 识别为分类变量：

if df['Size'].dtype.name == 'category' and len(df['Size'].unique()) <= 50:
    print('Size is a categorical variable.')
else:
    print('Size is not a categorical variable.')

输出结果为：

Size is acategorical variable.

如何使用分类变量

使用分类变量，在DataFrame中进行分组、绘图或高效操作数据都很有用。在下面的示例中，我们将使用 groupby() 方法和分类变量来计算不同颜色和尺码的商品数量。

grouped = df.groupby(['Color', 'Size'])['Location'].count()
print(grouped)

输出结果为：

Color   Size
Red     S       1
        M       1
        L       1
        XL      1
Yellow  S       1
        M       1
        L       1
        XL      1
Green   S       1
        M       1
        L       1
        XL      1
Blue    S       1
        M       1
        L       1
        XL      1
Name: Location, dtype: int64

通过这种方式，我们可以轻松计算不同颜色和尺码的商品数量，从而更好地了解数据的分布。

总结

在这篇文章中，我们介绍了如何使用Python的Pandas库来识别和操作分类变量。我们还讨论了分类变量的两种类型 (顺序变量和无序变量) 和如何使用 Categorical() 方法创建分类变量。此外，我们还介绍了如何使用 dtypes 属性、 unique() 方法和唯一值数量来检查分类变量。最后，我们提供了一个使用分类变量的示例，分析了商品数量与不同颜色和尺码的关系。希望这篇文章对您有所帮助！