Python Pandas – 如何确定两个 CategoricalIndex 对象是否包含相同的元素

在 Pandas 中，CategoricalIndex 是一种特殊的索引类型，用于处理分类型数据。有时候，我们需要确定两个 CategoricalIndex 是否包含相同的元素，以进行数据分析或处理操作，本文将为你介绍如何使用 Pandas 来实现这一目标。

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什么是 CategoricalIndex？

在 Pandas 中，CategoricalIndex 是一种特殊的索引类型，用于处理分类型数据。例如，当我们需要按照性别（男、女）或年龄段（青年、中年、老年）等分类方式对数据进行分组或聚合分析时，使用 CategoricalIndex 可以简化代码实现，并显著提升运行效率。

如何创建 CategoricalIndex？

在 Pandas 中，可以使用 pd.Categorical 方法来创建 CategoricalIndex。例如，我们要创建一个包含三种水果类型（苹果、香蕉、橘子）的 CategoricalIndex，示例如下：

import pandas as pd

fruits = pd.Categorical(['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'orange'])
fruit_index = pd.CategoricalIndex(fruits)
print(fruit_index)

运行结果为：

CategoricalIndex(['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'orange'], categories=['apple', 'banana', 'orange'], ordered=False, dtype='category')

可以看到，fruit_index 是一个 CategoricalIndex 对象，包含了传入的水果列表和对应的分类。

如何使用 CategoricalIndex？

在 Pandas 中，我们可以使用 CategoricalIndex 对象来对数据进行分类、分组和聚合等操作，示例如下：

# 创建示例数据
data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'orange'],
        'price': [1.2, 2.1, 3.0, 1.5, 2.5, 3.2]}

df = pd.DataFrame(data)

# 将 fruit 列转换为 CategoricalIndex 对象
df['fruit'] = pd.Categorical(df['fruit'])

# 按照 fruit 分组，并计算平均价格
grouped = df.groupby('fruit')
print(grouped.mean())

运行结果为：

          price
fruit          
apple  1.350000
banana 2.300000
orange 3.100000

可以看到，使用 CategoricalIndex 将计算统计值的代码大大简化了。

如何确定两个 CategoricalIndex 是否相同？

有时候，我们需要比较两个 CategoricalIndex 是否包含相同的元素，以进行数据处理或分析操作。在 Pandas 中，可以使用 equals 方法来判断两个 CategoricalIndex 是否相同。示例如下：

import pandas as pd

# 创建两个示例 CategoricalIndex
fruits1 = pd.Categorical(['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'orange'])
fruits2 = pd.Categorical(['orange', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple'])

# 判断两个 CategoricalIndex 是否相同
print(fruits1.equals(fruits2))

运行结果为：

False

可以看到，fruits1 和 fruits2 包含相同的元素，但顺序不同，因此 equals 方法返回了 False。

如果要判断两个 CategoricalIndex 是否包含相同的元素和顺序，可以先将它们转换为列表，再进行比较，示例如下：

import pandas as pd

# 创建两个示例 CategoricalIndex
fruits1 = pd.Categorical(['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'orange'])
fruits2 = pd.Categorical(['orange', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple'])

# 判断两个 CategoricalIndex 是否包含相同的元素和顺序
print(fruits1.tolist() == fruits2.tolist())

运行结果为：