pandas.api.types.CategoricalDtype(categories = None,ordered = None) : esta clase es útil para especificar el tipo de datos categóricos independientemente de los valores, con categorías y orden.
Parámetros
-categorías: [índice como] Categorización única de las categorías.
ordenado: [booleano] Si es falso, entonces el categórico se trata como desordenado.
Especificación de tipo de retorno para datos categóricos
Código:
Python3
# Python code explaining # numpy.pandas.CategoricalDtype() # importing libraries import numpy as np import pandas as pd from pandas.api.types import CategoricalDtype a = CategoricalDtype(['a', 'b', 'c'], ordered=True) print ("a : ", a) b = CategoricalDtype(['a', 'b', 'c']) print ("\nb : ", b) print ("\nTrue / False : ", a == CategoricalDtype(['a', 'b', 'c'], ordered=False)) c = pd.api.types.CategoricalDtype(categories=["a","b","d","c"], ordered=True) print ("\nType : ", c)
Python3
c1 = pd.Series(['a', 'b', 'a', 'e'], dtype = c) print ("c1 : \n", c1) c2 = pd.DataFrame({'A': list('abca'), 'B': list('bccd')}) c3 = CategoricalDtype(categories=list('abcd'), ordered=True) c4 = c2.astype(c3) print ("\n c4['A'] : \n", c4['A'])
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Mohit Gupta_OMG 🙂 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA