Python | Pandas.CategoricalDtype()

Pandas是一种在Python中使用的带有数据分析功能的开源数据结构处理库。Pandas可被用于数据清洗、数据分析和数据可视化等方面中，封装了大量的函数和方法。

Pandas.CategoricalDtype()是Pandas库中的分类数据类型函数。它用于将numpy数组或Pandas序列转换为分类数据类型。分类数据类型是一种用于离散数据的数据类型，可以节省内存和提高性能。使用分类数据类型可以将重复值存储为不同的类别，以便更好地针对这些值进行分析和计算。分类数据类型还可以通过指定分类的顺序来排序。

具体使用方式如下：

pandas.CategoricalDtype(categories=None, ordered=False)

参数说明

• categories：指定分类编码。可以是列表、数组或索引对象。
• ordered：默认值为False。如果为True，则指定分类数据类型的排序方式为有序。

返回值

• 返回Pandas的分类数据类型。

例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建numpy数组
data = np.array(['A','B','B','C','D','A','E'])
# 将numpy数组转换成分类数据类型
cat_dtype = pd.CategoricalDtype(categories=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], ordered=True)
data_cat = pd.Series(data, dtype=cat_dtype)

print(data_cat)

输出结果如下：

0    A
1    B
2    B
3    C
4    D
5    A
6    E
dtype: category
Categories (5, object): ['A' < 'B' < 'C' < 'D' < 'E']

本例中，我们将numpy数组转换成Pandas的分类数据类型，指定了分类的种类和顺序。输出结果显示了转换后的数据，以及分类的种类和顺序。

总之，Pandas.CategoricalDtype()是一种非常有用的数据类型转换函数，可以将离散数据转换成分类数据类型，并根据需要进行排序。通过分类数据类型，可以大大提高代码的效率和可读性，适用于大规模数据处理和分析的场景。