dataframe中category怎么取值

在 Pandas 中，可以使用 `astype()` 方法将 DataFrame 中的列转换为 category 类型，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'a'], 'B': [1, 2, 3, 4]})

# 将列 A 转换为 category 类型
df['A'] = df['A'].astype('category')

# 查看 category 类型的取值
print(df['A'].cat.categories)

其中，`cat.categories` 属性可以查看 category 类型的取值。

相关问题

如何看dataframe里哪些列里的数只有一个取值？

在Pandas DataFrame中，查看哪些列的所有值只有一个取值，可以使用`value_counts()`函数结合`nunique()`函数来实现。如果某列的值只有一个，那么它的`nunique()`结果就会是1。下面是具体的步骤：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
single_value_cols = df.select_dtypes(include=[object, 'category']).columns[
    df.select_dtypes(include=[object, 'category']).apply(lambda x: x.nunique() == 1)
]

# 或者，如果你的数据全部是非数值型
single_value_cols = df.columns[df.apply(lambda col: len(col.unique()) == 1)]

这里我们先筛选出数据类型为`object`或`category`的列，因为这类通常包含字符串或其他非数值型数据，然后对每一列计算唯一值的数量，并判断是否等于1。

如果是数值型数据，可以直接通过`unique()`获取所有唯一值，数量为1则说明该列只有一个值。

df = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3, 4, 5, 6], "raw_grade": [ 'a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'e']}) df["grade"] = df["raw_grade"].astype("category") df，代码中astype("category")是什么意思

在给定的代码中，`astype("category")`是将DataFrame中的某一列转换为分类（category）数据类型的操作。

在Pandas库中，分类数据类型是一种用于表示具有有限数量的离散值的数据类型。它可以用来有效地存储和处理具有有限取值范围的数据。通过将某一列转换为分类数据类型，可以节省内存并提高一些操作的性能。

在这个例子中，`df["raw_grade"].astype("category")`将DataFrame中的"raw_grade"列转换为分类数据类型。这意味着"raw_grade"列的取值被限制为一个有限的集合，其中每个不同的取值被认为是一个分类。转换后，可以使用分类数据类型提供的方法和功能来处理和分析这一列的数据。

需要注意的是，将列转换为分类数据类型通常在数据具有相对较少不同取值的情况下使用，以获得更好的性能和内存效率。