图解Pandas的数据分类

图解Pandas中的数据分类

本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用。

背景：统计重复值

在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数：

import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.Series(["语文","数学","英语","数学","英语","地理","语文","语文"])
data

0    语文
1    数学
2    英语
3    数学
4    英语
5    地理
6    语文
7    语文
dtype: object

# 1、提取不同的值

pd.unique(data)

array(['语文', '数学', '英语', '地理'], dtype=object)

# 2、统计每个值的个数

pd.value_counts(data)

语文    3
数学    2
英语    2
地理    1
dtype: int64

分类、字典编码

通过整数展现的方式，被称作分类或者字典编码。不同的数组可以称之为数据的类别、字典或者层级

df = pd.Series([0,1,1,0] * 2)
df

0    0
1    1
2    1
3    0
4    0
5    1
6    1
7    0
dtype: int64

# dim使用维度表

dim = pd.Series(["语文","数学"])
dim

0    语文
1    数学
dtype: object

如何将0-语文，1-数学在df进行一一对应呢？使用take方法来实现

df1 = dim.take(df)
df1

0    语文
1    数学
1    数学
0    语文
0    语文
1    数学
1    数学
0    语文
dtype: object

type(df1)  # Series数据

pandas.core.series.Series

Categorical类型创建

生成一个Categorical实例对象

通过例子来讲解Categorical类型的使用

subjects = ["语文","数学","语文","语文"] * 2

N = len(subjects)

df2 = pd.DataFrame({
    "subject":subjects,
    "id": np.arange(N),  # 连续整数
    "score":np.random.randint(3,15,size=N),  # 随机整数
    "height":np.random.uniform(165,180,size=N)  # 正态分布的数据
   },
  columns=["id","subject","score","height"])  # 指定列名称的顺序

df2

可以将subject转成Categorical类型：

subject_cat = df2["subject"].astype("category")
subject_cat

我们发现了subject_cat的两个特点：

• 它不是numpy数组，而是一个category数据类型
• 它里面有两个取值：语文和数学

s = subject_cat.values
s

['语文', '数学', '语文', '语文', '语文', '数学', '语文', '语文']
Categories (2, object): ['数学', '语文']

type(s)

pandas.core.arrays.categorical.Categorical

s.categories  # 查看分类

Index(['数学', '语文'], dtype='object')

s.codes  # 查看分类编码

array([1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1], dtype=int8)

如何生成Categorical对象

主要是两种方式：

• 指定DataFrame的一列为Categorical对象
• 通过pandas.Categorical来生成
• 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据

# 方式1

df2["subject"] = df2["subject"].astype("category")
df2.subject

0    语文
1    数学
2    语文
3    语文
4    语文
5    数学
6    语文
7    语文
Name: subject, dtype: category
Categories (2, object): ['数学', '语文']

# 方式2

fruit = pd.Categorical(["苹果","香蕉","葡萄","苹果","苹果","香蕉"])
fruit

['苹果', '香蕉', '葡萄', '苹果', '苹果', '香蕉']
Categories (3, object): ['苹果', '葡萄', '香蕉']

# 方式3

categories = ["height","score","subject"]
codes = [0,1,0,2,1,0]

my_data = pd.Categorical.from_codes(codes, categories)
my_data

['height', 'score', 'height', 'subject', 'score', 'height']
Categories (3, object): ['height', 'score', 'subject']

一般分类转换是不会指定类别的顺序，我们可以通过一个参数ordered来指定有有意义的顺序：

['height', 'score', 'height', 'subject', 'score', 'height']
Categories (3, object): ['height' < 'score' < 'subject']

上面的输出结果height<socre，表明height的顺序在score的前面。如果某个分类实例未排序，我们使用as_ordered进行排序：

# my_data未排序

my_data.as_ordered()

['height', 'score', 'height', 'subject', 'score', 'height']
Categories (3, object): ['height' < 'score' < 'subject']

Categorical对象计算

统计计算

np.random.seed(12345)

data1 = np.random.randn(100)
data1[:10]

array([-0.20470766,  0.47894334, -0.51943872, -0.5557303 ,  1.96578057,
        1.39340583,  0.09290788,  0.28174615,  0.76902257,  1.24643474])

# 计算data1的4分位分箱，并提取统计值

bins_1 = pd.qcut(data1,4)
bins_1

[(-0.717, 0.106], (0.106, 0.761], (-0.717, 0.106], (-0.717, 0.106], (0.761, 3.249], ..., (0.761, 3.249], (0.106, 0.761], (-2.371, -0.717], (0.106, 0.761], (0.106, 0.761]]
Length: 100
Categories (4, interval[float64]): [(-2.371, -0.717] < (-0.717, 0.106] < (0.106, 0.761] < (0.761, 3.249]]

可以看到上面的结果返回的值Categories对象

• 有4种取值情况
• 看到整个数据的最大值和最小值分别在头尾部

# 在上面的4分位数中使用四分位数名称：Q1\Q2\Q3\Q4

bins_2 = pd.qcut(data1,4,labels=["Q1","Q2","Q3","Q4"])
bins_2

['Q2', 'Q3', 'Q2', 'Q2', 'Q4', ..., 'Q4', 'Q3', 'Q1', 'Q3', 'Q3']
Length: 100
Categories (4, object): ['Q1' < 'Q2' < 'Q3' < 'Q4']

bins_2.codes[:10]

array([1, 2, 1, 1, 3, 3, 1, 2, 3, 3], dtype=int8)

统计groupby来进行汇总统计：

bins_2 = pd.Series(bins_2, name="quartile")  # 取名为quartile
bins_2

0     Q2
1     Q3
2     Q2
3     Q2
4     Q4
      ..
95    Q4
96    Q3
97    Q1
98    Q3
99    Q3
Name: quartile, Length: 100, dtype: category
Categories (4, object): ['Q1' < 'Q2' < 'Q3' < 'Q4']

下面的代码示例是对data1的数据通过bins_2进行分组，生成3个统计函数

results = pd.Series(data1).groupby(bins_2).agg(["count","min","max"]).reset_index()
results

results["quartile"] # quartile列保持的原始分类信息

0    Q1
1    Q2
2    Q3
3    Q4
Name: quartile, dtype: category
Categories (4, object): ['Q1' < 'Q2' < 'Q3' < 'Q4']

分类后内存减少

N = 10000000  # 千万的数据

data3 = pd.Series(np.random.randn(N))
labels3 = pd.Series(["foo", "bar", "baz", "quz"] * (N // 4))

categories3 = labels3.astype("category")  # 分类转换

# 比较两个的内存

print("data3: ",data3.memory_usage())
print("categories3: ",categories3.memory_usage())

data3:  80000128
categories3:  10000332

分类方法

访问分类信息

分类方法主要是通过特殊属性cat来实现

data

0    语文
1    数学
2    英语
3    数学
4    英语
5    地理
6    语文
7    语文
dtype: object

cat_data = data.astype("category")
cat_data  # 分类数据

0    语文
1    数学
2    英语
3    数学
4    英语
5    地理
6    语文
7    语文
dtype: category
Categories (4, object): ['地理', '数学', '英语', '语文']

新增分类

当实际数据的类别超过了数据中观察到的4个数值：

actual_cat = ["语文","数学","英语","地理","生物"]

cat_data2 = cat_data.cat.set_categories(actual_cat)
cat_data2

上面的分类结果中就出现了"生物"

cat_data.value_counts()

语文    3
数学    2
英语    2
地理    1
dtype: int64

cat_data2.value_counts()  # 下面的结果中出现了“生物”

语文    3
数学    2
英语    2
地理    1
生物    0
dtype: int64

删除分类

cat_data3 = cat_data[cat_data.isin(["语文","数学"])]  # 只筛选出语文和数学

cat_data3

0    语文
1    数学
3    数学
6    语文
7    语文
dtype: category
Categories (4, object): ['地理', '数学', '英语', '语文']

cat_data3.cat.remove_unused_categories()  # 删除未使用的分类

0    语文
1    数学
3    数学
6    语文
7    语文
dtype: category
Categories (2, object): ['数学', '语文']

创建虚拟变量

将分类数据转成虚拟变量，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子：

data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] * 2, dtype="category")
data4

0    col1
1    col2
2    col3
3    col4
4    col1
5    col2
6    col3
7    col4
dtype: category
Categories (4, object): ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']

pd.get_dummies(data4)  # get_dummies：将一维的分类数据转换成一个包含虚拟变量的DataFrame

分类方法

• add_categories：添加新的分类到尾部
• as_ordered：类别排序
• as_unordered：使类别无序
• remove_categories：去除类别，将被移除的值置为null
• remove_unused_categories：去除所有未出现的类别
• rename_categories：替换分类名，不改变分类的数量
• reorder_categories：类进行排序
• set_categories：用指定的一组新类替换原来的类，可以添加或者删除