pandas category转数字

可以使用 pandas 的 category 类型方法 .cat.codes 将 category 类型转成数字。例如，将 category 类型的 column_name 转成数字可以使用以下代码：

df["column_name"] = df["column_name"].cat.codes

相关问题

pandas使用方法

Pandas是一个基于Python的数据处理和分析库。使用Pandas可以方便地处理和操作结构化数据。下面是一些Pandas的常见使用方法：

1. 生成数据表：
- 导入所需库：import numpy as np import pandas as pd
- 导入CSV或xlsx文件：df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv', header=1)) 或 df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))
- 用Pandas创建数据表：df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], "date":pd.date_range('20130102', periods=6), "city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '], "age":[23,44,54,32,34,32], "category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'], "price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]}, columns =['id','date','city','category','age','price'])

2. 数据表信息查看：
- 维度查看：df.shape
- 数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间等）：df.info()
- 查看所有行的行索引名：row_indx_name_1 = df.index 或 row_indx_name_2 = df.index.values
- 查看所有列的列索引名：df.columns 或 df.columns.values
- 定位表格中的指定元素

3. 数据表清洗：
- 用数字0填充空值：df.fillna(value=0)
- 使用列price的均值对NA进行填充：df['price'].fillna(df['price'].mean())
- 清除city字段的字符空格：df['city'] = df['city'].map(str.strip)
- 大小写转换：df['city'] = df['city'].str.lower()
- 更改数据格式：df['price'].astype('int')
- 更改列名称：df.rename(columns={'category': 'category-size'})
- 删除后出现的重复值：df['city'].drop_duplicates()
- 删除先出现的重复值：df['city'].drop_duplicates(keep='last')
- 数据替换：df['city'].replace('sh', 'shanghai')

4. 数据预处理：
- 数据表合并：merge函数可以将两个数据表按照指定的列进行合并，常用的合并方式有inner、left、right和outer。

以上是Pandas的基本用法，希望对您有帮助！

pandas astype

### 回答1：
`astype` 是 Pandas 中的一个函数，用于将 Series 或 DataFrame 中的数据类型转换为指定类型。它的语法格式为：

df.astype(dtype, copy=True, errors='raise')

其中：

- `dtype`：指定数据类型，可以是 Python 内置类型、NumPy 的数据类型或 Pandas 的数据类型。
- `copy`：默认为 `True`，表示复制数据并转换数据类型。如果为 `False`，则在原地修改数据类型。
- `errors`：默认为 `'raise'`，表示如果有非法值，则引发异常。如果设置为 `'ignore'`，则忽略非法值。

例子：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串和整数的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': [4, 5, 6]})

# 查看数据类型
print(df.dtypes)
# 输出：
# A    object
# B     int64
# dtype: object

# 将 A 列转换为整数类型
df['A'] = df['A'].astype(int)

# 再次查看数据类型
print(df.dtypes)
# 输出：
# A    int64
# B    int64
# dtype: object

### 回答2：
pandas的astype()函数是用于将一列数据的数据类型转换为指定的数据类型。它可以接收一个参数，即目标数据类型，然后将原始数据转换为该数据类型并返回一个新的Series对象。

astype()函数广泛应用于数据预处理的阶段，常用于数据类型的转换、缺失值的处理和数值变量的离散化等操作。

在数据类型转换方面，astype()可以用于将数值型的列转换为整数型、浮点型、布尔型等。同时也可以将字符串类型的列转换为datetime类型、category类型等。

对于缺失值处理，astype()可以将数值类型的缺失值表示为NaN或者None，方便进行后续的处理操作。

在数值变量的离散化方面，astype()可以将连续型的数值变量转换为离散型的变量，比如将年龄变量按照一定的区间进行划分。

需要注意的是，astype()函数返回的是一个新的Series对象，原始数据对象不会被改变。另外，使用astype()函数进行转换时，如果转换失败，会产生一个错误。

总之，pandas的astype()函数是一个非常强大的数据类型转换工具，可以帮助我们快速、灵活地进行数据类型的转换、缺失值的处理和数值变量的离散化等操作。它在数据预处理和特征工程过程中起到了重要的作用。

### 回答3：
pandas astype是pandas库中的一个方法，用于将pandas中的数据类型进行转换。当我们读取数据后，有时候需要对数据类型进行调整以满足分析的需要，这时就可以使用astype方法。

astype方法接受一个参数，即目标数据类型。常见的数据类型包括int，float，datetime等。

例如，假设我们有一个包含数字的pandas Series对象s：

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

默认情况下，s的数据类型为int64。如果我们想将其转换为float类型，可以使用astype方法：

s = s.astype(float)

这样，s的数据类型就从int64变为了float64。

除了基本的数据类型转换，astype方法还可以进行一些其他的转换，例如将字符串类型转换为日期时间类型。在这种情况下，需要同时指定目标数据类型和日期时间的格式。

总的来说，astype方法提供了一种便捷的方式来调整pandas中的数据类型，使之符合分析的需求。通过指定目标数据类型，可以轻松地对数据进行转换，从而进一步进行数据处理和分析。