Reordenar categorías

Trabajar con datos categóricos en Python

Kasey Jones

Research data scientist

¿Por qué reordenar?

  1. Crear una variable ordinal
  2. Fijar el orden de visualización en el análisis
  3. Ahorro de memoria
Trabajar con datos categóricos en Python

Ejemplo de reordenación

dogs['coat'] = dogs["coat"].cat.reorder_categories(
  new_categories = ['short', 'medium', 'wirehaired', 'long'],

  ordered=True
)

Usando inplace:

dogs["coat"].cat.reorder_categories(
  new_categories = ['short', 'medium', 'wirehaired', 'long'],
  ordered=True,

  inplace=True
)
Trabajar con datos categóricos en Python

Agrupar con ordered=True

dogs['coat'] = dogs["coat"].cat.reorder_categories(
  new_categories = ['short', 'medium', 'wirehaired', 'long'],
  ordered=True
)

dogs.groupby(by=['coat'])['age'].mean()

coat
short         8.364746
medium        9.027982
wirehaired    8.424136
long          9.552056
Trabajar con datos categóricos en Python

Agrupar con ordered=False

dogs['coat'] = dogs["coat"].cat.reorder_categories(
  new_categories = ['short', 'medium', 'long', 'wirehaired'],

  ordered=False
)

dogs.groupby(by=['coat'])['age'].mean()

coat
short         8.364746
medium        9.027982
long          9.552056
wirehaired    8.424136
Trabajar con datos categóricos en Python

Práctica de reordenación

Trabajar con datos categóricos en Python

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