Python Pandas CategoricalIndex – 使用lambda重命名分类

在使用Python Pandas编写数据处理代码时，我们经常会用到分类数据（Categorical Data）。在Pandas中，可以使用Categorical类型来表示离散型变量，这样可以提升运行效率，降低内存使用，并支持一些方便的操作。Pandas的Categorical类型还支持使用CategoricalIndex进行索引，针对CategoricalIndex，我们可以使用lambda表达式重命名分类，让它们更符合我们的需求。

首先我们来创建一个包含Categorical数据类型的DataFrame：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'a'], 'B': ['x', 'y', 'x', 'x'], 'C': [1, 2, 3, 4]})

# 将A列的数据转换为Categorical类型
df['A'] = pd.Categorical(df['A'], categories=['a', 'b', 'c'])

# 将B列的数据转换为Categorical类型
df['B'] = pd.Categorical(df['B'], categories=['x', 'y'])

现在我们来查看一下这个DataFrame:

print(df)

输出：

   A  B  C
0  a  x  1
1  b  y  2
2  c  x  3
3  a  x  4

可以看到，DataFrame的前两列被转换为Categorical类型，其中列A的三个分类分别为’a’, ‘b’, ‘c’，列B的两个分类分别为’x’, ‘y’。

接下来，我们要使用CategoricalIndex进行索引：

# 使用CategoricalIndex进行索引
df.index = pd.CategoricalIndex(df.index)

# 使用CategoricalIndex进行选取
print(df.loc[[0, 1]])

输出：

   A  B  C
0  a  x  1
1  b  y  2

Pandas的CategoricalIndex提供了比普通索引更多的选项，例如选取某个分类下的所有数据。我们可以使用get_loc方法获取某个分类的位置，然后使用CategoricalIndex来选取该分类下的所有数据：

# 使用get_loc方法获取某个分类的位置
loc = df.index.categories.get_loc(1)

# 使用CategoricalIndex选取某个分类下的所有数据
print(df[loc])

输出：

   A  B  C
1  b  y  2

现在，我们来使用lambda表达式重命名下面DataFrame中的分类：

# 使用lambda表达式重命名age列中的分类
df['A'] = df['A'].cat.rename_categories(lambda x: "Category " + x)

# 使用lambda表达式重命名score列中的分类
df['B'] = df['B'].cat.rename_categories(lambda x: "Score " + x)

# 查看重命名后的DataFrame
print(df)

输出：

             A         B  C
0  Category a  Score x  1
1  Category b  Score y  2
2  Category c  Score x  3
3  Category a  Score x  4

可以看到，使用lambda表达式重命名后，打印的DataFrame中的分类名都被加上了前缀。

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结论

Python Pandas的CategoricalIndex是一个强大的工具，它可以大大提高代码性能，并且提供了更多的选项和操作。而使用lambda表达式重命名分类，则可以让我们更好地控制分类标签，使得它们更符合我们的需求。