Python| Pandas Categorical DataFrame 创建

pandas.DataFrame(dtype=”category”) ：为了创建分类数据框，dataframe() 方法将 dtype 属性设置为 category。
通过在 DataFrame 构造函数中指定 dtype=”category”，可以在构造期间或构造之后将数据框中的所有列转换为分类列。

代码 ：

# Python code explaining
# constructing categorical data frame
   
# importing libraries
import numpy as np
import pandas as pd
  
# Constructing dataframe 
data = {'col1': [1, 2, 4, 5], 'col2': [3, 4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data = data)
  
print ("df1 : \n", df1)
print("\n\ndf1 type :\n", df1.dtypes)

输出 ：

# Converting dataframe to category
df2 = pd.DataFrame({'A': list('1245'), 'B': list('3456')}, dtype ="category")
  
print ("df2 : \n", df2)
print("\n\ndf2 type :\n", df2.dtypes)
  
print ("\n\ndf2 column 0 :\n", df2['A'])
print ("\n\ndf2 column 1 :\n", df2['B'])

输出 ：

# Conversion can be done using astype()
df3 = pd.DataFrame({'A': list('efgh'), 'B': list('aebc')})
print ("\n\ndf3 : \n", df3)
print("\ndf3 type :\n", df3.dtypes)
  
df4 = df3.astype('category')
print ("\n\ndf4 type:\n", df4.dtypes)

输出 ：