Kategorien neu anordnen

Arbeiten mit kategorialen Daten in Python

Kasey Jones

Research data scientist

Warum neu anordnen?

  1. Eine ordinale Variable erstellen
  2. Anzeige-Reihenfolge in Analysen festlegen
  3. Speicher sparen
Arbeiten mit kategorialen Daten in Python

Beispiel: Neu anordnen

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

ordered=True )

Mit inplace:

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

inplace=True )
Arbeiten mit kategorialen Daten in Python

Gruppieren mit 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
Arbeiten mit kategorialen Daten in Python

Gruppieren mit 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
Arbeiten mit kategorialen Daten in Python

Übung: Neu anordnen

Arbeiten mit kategorialen Daten in Python

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