如何在 Pandas 中对数据进行分类：利用 Categorical 类型提高性能和内存使用率

2023-09-20 08:55:46

优化数据分析：使用 Pandas Categorical 类型深入了解类别数据

简介

数据分类对于组织和分析数据至关重要，它可以帮助我们从复杂的数据集中提取有意义的见解。在 Python 生态系统中，Pandas 库提供了专门的 Categorical 类型，可以有效地对数据进行分类，同时提高性能和内存使用率。本文将深入探讨 Categorical 类型的用途和功能，并通过示例展示如何将其应用于实际场景。

理解 Categorical 类型

Categorical 类型是 Pandas 中的一种数据类型，专为处理基于整数的类别表示或编码数据而设计。与传统的 Python 列表或 NumPy 数组不同，Categorical 类型存储类别代码而不是实际值，从而优化了内存使用率。

例如，我们可以使用以下代码创建一个 Categorical 类型，其中包含类别代码：

import pandas as pd

categories = pd.Categorical(['A', 'B', 'C', 'A', 'D'])

# 打印类别代码和实际值
print(categories.codes)
print(categories.categories)

输出：

[0 1 2 0 3]
Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')

如你所见，Categorical 类型存储了类别代码 ([0, 1, 2, 0, 3])，而不是实际值 ('A', 'B', 'C', 'A', 'D')。这可以显著减少内存占用，尤其是在处理大型数据集时。

Categorical 类型的优点

使用 Categorical 类型具有以下几个优点：

减少内存使用率： Categorical 类型仅存储类别代码，而不是实际值，这可以显着减少内存使用率，尤其是在处理大量分类数据时。
提高性能： Categorical 类型在执行某些操作（例如排序、分组和聚合）时比其他数据类型更快。这是因为类别代码比实际值占用更少的内存，因此可以更快地处理。
更直观的类别表示： Categorical 类型允许用户使用实际类别值而不是代码来表示数据，从而提高了代码的可读性和可维护性。

应用场景

Categorical 类型在以下场景中特别有用：

类别表示： Categorical 类型非常适合用于表示基于整数的类别，例如产品类别、客户类型或地理位置。
数据编码： Categorical 类型可以用于对数据进行编码，例如将性别编码为 (0 = 男，1 = 女) 或将职业编码为 (0 = 程序员，1 = 医生，2 = 教师)。
统计重复值： Categorical 类型可以轻松统计重复值的数量，这在分析客户行为、市场趋势或其他模式时很有用。

实际示例

以下是一个使用 Categorical 类型处理实际数据的示例：

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将性别列转换为 Categorical 类型
data['gender'] = pd.Categorical(data['gender'])

# 统计每个类别的数量
gender_counts = data['gender'].value_counts()

# 打印统计结果
print(gender_counts)

输出：

male      500
female    400
other      100

在此示例中，Categorical 类型用于统计性别列中的重复值。它提供了一个清晰且易于读取的统计结果，显示了每个类别的数量。

常见问题解答

什么是 ** Categorical 类型？**
Categorical 类型是 Pandas 中的一种数据类型，专为处理基于整数的类别表示或编码数据而设计。
使用 ** Categorical 类型的优点是什么？**
使用 Categorical 类型可以减少内存使用率、提高性能并提供更直观的类别表示。
**** Categorical** 类型适用于哪些场景？**
Categorical 类型适用于类别表示、数据编码和统计重复值。
如何创建 ** Categorical 类型？**
可以使用 pd.Categorical() 函数创建 Categorical 类型。
如何统计 ** Categorical 类型中重复值的数量？**
可以使用 value_counts() 方法统计 Categorical 类型中重复值的数量。