如何在 Python 中分隔数字和分类变量

在数据分析和机器学习任务中，经常需要将数据集中的数字和分类变量进行分隔。本文将介绍如何使用 Python 在数据集中有效地分隔数字和分类变量。

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入一些必要的库，包括 pandas 和 numpy。它们都是 Python 数据处理和分析的常用库。

import pandas as pd
import numpy as np

2. 创建示例数据集

让我们先创建一个示例数据集，其中包含数字和分类变量。

data = pd.DataFrame({'Variable': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                     'Value': [1, 2, 3, 4, 5]})

上述代码将创建一个包含两列的数据集，其中 'Variable' 列包含分类变量，'Value' 列包含数字。

3. 分隔数字和分类变量

3.1 使用数据类型进行分隔

最简单的方法是使用数据类型来分隔数字和分类变量。pandas 的 dtypes 属性可以返回数据集中各列的数据类型。

numeric_columns = data.select_dtypes(include=np.number).columns
categorical_columns = data.select_dtypes(exclude=np.number).columns

上述代码将使用 select_dtypes 方法分别获取数字列和非数字列的列名，并将其存储在 numeric_columns 和 categorical_columns 变量中。

3.2 使用描述统计分析分隔

另一种分隔数字和分类变量的方法是使用描述统计分析。可以通过计算每个变量的唯一值数量来确定其是否是分类变量。

unique_value_counts = data.apply(lambda x: len(x.unique()))
numeric_columns = unique_value_counts[unique_value_counts > 5].index
categorical_columns = unique_value_counts[unique_value_counts <= 5].index

上述代码将应用一个匿名函数（lambda）来计算每个变量的唯一值数量，并使用条件语句筛选出数字列和分类列。

4. 结论

在 Python 中分隔数字和分类变量可以使用上述两种方法。根据数据集的特点和分析的要求，选择合适的方法进行分隔。这样可以更好地进行数据处理和机器学习模型的构建。

以上是如何在 Python 中分隔数字和分类变量的介绍。希望对你的数据处理工作有所帮助！