pandas.DataFrame(dtype=”category”) : Para crear un dataframe categórico, el método dataframe() tiene el atributo dtype establecido en categoría.
Todas las columnas en el marco de datos se pueden convertir en categóricas durante o después de la construcción especificando dtype = «categoría» en el constructor de DataFrame.
Código:
# Python code explaining
# constructing categorical data frame
# importing libraries
import numpy as np
import pandas as pd
# Constructing dataframe
data = {'col1': [1, 2, 4, 5], 'col2': [3, 4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data = data)
print ("df1 : \n", df1)
print("\n\ndf1 type :\n", df1.dtypes)
Producción :
# Converting dataframe to category
df2 = pd.DataFrame({'A': list('1245'), 'B': list('3456')}, dtype ="category")
print ("df2 : \n", df2)
print("\n\ndf2 type :\n", df2.dtypes)
print ("\n\ndf2 column 0 :\n", df2['A'])
print ("\n\ndf2 column 1 :\n", df2['B'])
Producción :
# Conversion can be done using astype()
df3 = pd.DataFrame({'A': list('efgh'), 'B': list('aebc')})
print ("\n\ndf3 : \n", df3)
print("\ndf3 type :\n", df3.dtypes)
df4 = df3.astype('category')
print ("\n\ndf4 type:\n", df4.dtypes)
Producción :
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Mohit Gupta_OMG 🙂 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA