Reordenando categorias

Trabalhando com dados categóricos em Python

Kasey Jones

Research data scientist

Por que reordenar?

  1. Criar uma variável ordinal
  2. Definir a ordem de exibição na análise
  3. Economizar memória
Trabalhando com dados categóricos em Python

Exemplo de reordenação

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
)
Trabalhando com dados categóricos em Python

Groupby com 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
Trabalhando com dados categóricos em Python

Groupby com 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
Trabalhando com dados categóricos em Python

Prática de reordenação

Trabalhando com dados categóricos em Python

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