Nastavení kategorických proměnných

Working with Categorical Data in Python

Kasey Jones

Research Data Scientist

Nová datová sada: psi k adopci

dogs.info()  
RangeIndex: 2937 entries, 0 to 2936, Data columns (total 19 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
 --  ------             --------------  -----  
 0   ID                 2937 non-null   int64  
 ...
 8   color              2937 non-null   object 
 9   coat               2937 non-null   object 
 ...
 17  get_along_cats     431 non-null    object 
 18  keep_in            1916 non-null   object 
dtypes: float64(1), int64(1), object(17)
memory usage: 436.1+ KB
...
1 https://www.kaggle.com/jmolitoris/adoptable-dogs
Working with Categorical Data in Python

Srst psa

dogs["coat"] = dogs["coat"].astype("category")
dogs["coat"].value_counts(dropna=False)
short         1972
medium         565
wirehaired     220
long           180
Name: coat, dtype: int64
Working with Categorical Data in Python

Přístupový objekt .cat

Series.cat.method_name

Běžné parametry:

  • new_categories: seznam kategorií
  • inplace: Boolean – zda má aktualizace přepsat Series
  • ordered: Boolean – zda je kategorie považována za uspořádanou
Working with Categorical Data in Python

Nastavení kategorií Series

Nastavení kategorií:

dogs["coat"] = dogs["coat"].cat.set_categories(
  new_categories=["short", "medium", "long"]
)

Kontrolní výpis hodnot:

dogs["coat"].value_counts(dropna=False)
short     1972
medium     565
NaN        220
long       180
Working with Categorical Data in Python

Nastavení pořadí

dogs["coat"] = dogs["coat"].cat.set_categories(
  new_categories=["short", "medium", "long"],
  ordered=True
)
dogs["coat"].head(3)
0     short
1     short
2     short
Name: coat, dtype: category
Categories (3, object): ['short' < 'medium' < 'long']
Working with Categorical Data in Python

Chybějící kategorie

dogs["likes_people"].value_counts(dropna=False)
yes    1991
NaN     938
no        8

A NaN může znamenat:

  1. Skutečně neznámé (nebylo zjišťováno)
  2. Nejisté (pes má rád „někteří" lidé)
Working with Categorical Data in Python

Přidávání kategorií

Přidání kategorií

dogs["likes_people"] = dogs["likes_people"].astype("category")
dogs["likes_people"] = dogs["likes_people"].cat.add_categories(
  new_categories=["did not check", "could not tell"]
)

Kontrolní výpis kategorií:

dogs["likes_people"].cat.categories
Index(['no', 'yes', 'did not check', 'could not tell'], dtype='object')
Working with Categorical Data in Python

Nové kategorie

dogs["likes_people"].value_counts(dropna=False)
yes               1991
NaN                938
no                   8
could not tell       0
did not check        0
Working with Categorical Data in Python

Odebírání kategorií

dogs["coat"] = dogs["coat"].astype("category")
dogs["coat"] = dogs["coat"].cat.remove_categories(removals=["wirehaired"])

Kontrolní výpis kategorií:

dogs["coat"].cat.categories
Index(['long', 'medium', 'short'], dtype='object')
Working with Categorical Data in Python

Přehled metod

  • Nastavení: cat.set_categories()
    • Umožňuje nastavit pořadí kategorií
    • Hodnoty neuvedené v metodě jsou odstraněny
  • Přidání: cat.add_categories()
    • Nemění hodnoty dat v DataFrame
    • Neuvedené kategorie zůstávají beze změny
  • Odebrání: cat.remove_categories()
    • Hodnoty odpovídající uvedeným kategoriím jsou nahrazeny NaN
Working with Categorical Data in Python

Procvičení úprav kategorií

Working with Categorical Data in Python

Preparing Video For Download...