国外网站搭建平台,京网站建设,域名可以自己注册吗,成都哪家网站建设强案例 31: 转换为分类数据
知识点讲解
在处理包含文本数据的 DataFrame 时#xff0c;将文本列转换为分类数据类型通常是一个好主意。这可以提高性能并节省内存。Pandas 允许将列转换为 category 类型。
分类数据类型: category 类型适用于那些只包含有限数量不同值的列将文本列转换为分类数据类型通常是一个好主意。这可以提高性能并节省内存。Pandas 允许将列转换为 category 类型。
分类数据类型: category 类型适用于那些只包含有限数量不同值的列例如性别、产品类型、评级等。
示例代码
# 由于代码执行环境重置需要重新导入 pandas 和准备数据
import pandas as pd# 示例数据
data_categorical_conversion {Product: [Apple, Banana, Cherry, Date, Elderberry],Price: [5, 3, 9, 7, 1]
}
df_categorical_conversion pd.DataFrame(data_categorical_conversion)# 转换为分类数据
df_categorical_conversion[Product] df_categorical_conversion[Product].astype(category)df_categorical_conversion.dtypes, df_categorical_conversion
在这个示例中我们将 Product 列从普通的字符串类型转换为了 category 类型。
示例代码运行结果
Product category
Price int64
dtype: objectProduct Price
0 Apple 5
1 Banana 3
2 Cherry 9
3 Date 7
4 Elderberry 1这个结果展示了转换后的数据类型为 category。使用分类数据类型尤其在处理具有重复值的文本列时是一种有效的数据优化技术。
