pandas的cat函数

pandas的cat函数是用于将多个Series或DataFrame对象连接起来，形成一个新的Series或DataFrame对象。它的语法为：

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)

其中，objs表示要连接的对象序列，axis表示连接的轴方向（0表示按行连接，1表示按列连接），join表示连接方式（默认为'outer'表示取并集，还可以取'inner'表示取交集），ignore_index表示是否忽略原序列的索引，keys表示新序列的层级索引，levels表示索引层级的名称，names表示新序列的列名，verify_integrity表示是否检查连接后的序列是否有重复索引，sort表示是否按索引排序，copy表示是否复制原序列。

相关问题

pandas中cat

pandas中的cat函数用于在Series对象中进行合并操作。在连接的过程中，可以通过设置sep参数来指定连接字符串的分隔符。如果在合并的过程中遇到缺失值（NaN），默认情况下会直接忽略掉。如果需要替换缺失值，可以使用na_rep参数来指定替换字符串。cat函数的用法如下所示：
s.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None, join='left')

需要注意的是，cat函数只能用于Series对象的合并操作，如果需要在DataFrame中进行行合并操作，可以使用pd.concat函数。

Pandas的Categorical函数

Pandas的Categorical函数是用来将数据转换为分类类型的函数。分类类型是指具有有限个可能取值的离散型数据，例如性别、血型等。将数据转换为分类类型可以减少数据的存储空间、提高计算速度，并且方便进行分类汇总和分组分析等操作。

Categorical函数的基本语法如下：

pd.Categorical(values, categories=None, ordered=None, dtype=None)

其中，values参数表示要转换为分类类型的数据，可以是列表、数组、Series或DataFrame中的一列数据；categories参数表示数据的分类取值范围，如果不指定则根据数据中的实际取值自动推断；ordered参数表示分类是否有序，如果为True则表示分类之间有大小关系，例如星级评定、成绩等；dtype参数表示分类的数据类型，如果不指定则自动推断。

Categorical函数返回一个Categorical对象，可以使用其许多方法进行分类数据的操作，例如获取分类取值、计算频数、排序等。例如：

import pandas as pd
s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'])
cat = pd.Categorical(s, categories=['A', 'B', 'C'], ordered=True)
print(cat)
print(cat.categories)
print(cat.codes)
print(cat.value_counts())

输出结果为：

[A, B, C, A, B, C]
Categories (3, object): [A < B < C]
[0 1 2 0 1 2]
C    2
B    2
A    2
dtype: int64

这段代码将Series对象s转换为分类类型，分类取值为['A', 'B', 'C']，并指定分类为有序。然后打印Categorical对象的属性和方法，可以看到分类取值、分类编码、频数等信息。