选择分类列 pandas - Python

在处理数据时，分类变量是常见的类型之一。而 pandas 库中的 Categorical 类型提供了一种有效地管理和操作分类数据的方法。在使用 pandas 处理分类变量时，我们需要选取并且处理分类列，以便进行后续的数据分析和建模。

以下是几种选择分类列的方法：

1. 通过列名称选取

我们可以通过列名称选取某一列作为分类列，将它转化为 Categorical 类型。例如，假设我们有一个名为 df 的 pandas DataFrame，其中包含了名为 grade 的分类列。我们可以使用以下代码选取该列：

df['grade'] = pd.Categorical(df['grade'])

2. 通过 loc 选取

我们还可以使用 loc 方法选取分类列，并将其转化为 Categorical 类型。例如，假设我们想要选取具有某个特定值的行，并将该行的某一列标记为分类列。下面的代码可以实现这一功能：

df.loc[df['column'] == 'certain_value', 'column'] = pd.Categorical(df.loc[df['column'] == 'certain_value', 'column'])

3. 通过互换将 Series 转换为 Categorical 类型

我们还可以使用 astype 方法通过互换将 Series 转换为 Categorical 类型。例如，下面的代码选取了名为 column 的分类列：

df['column'] = df['column'].astype('category')

以上是一些常见的选取和转化分类列的方法，使用它们可以更好地管理和操作分类变量。