श्रेणी वैरिएबल सेट करना

Python में Categorical Data के साथ काम करना

Kasey Jones

Research Data Scientist

नया डेटासेट: गोद लिए जाने योग्य कुत्ते

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

कुत्ते का कोट

dogs["coat"] = dogs["coat"].astype("category")
dogs["coat"].value_counts(dropna=False)

short         1972
medium         565
wirehaired     220
long           180
Name: coat, dtype: int64

.cat एक्सेसर ऑब्जेक्ट

Series.cat.method_name

सामान्य पैरामीटर:

new_categories: श्रेणियों की एक सूची
inplace: Boolean - क्या अपडेट Series को ओवरराइट करे
ordered: Boolean - क्या categorical को ordered माना जाए

Series की श्रेणियाँ सेट करना

श्रेणियाँ सेट करें:

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

वैल्यू काउंट जाँचें:

dogs["coat"].value_counts(dropna=False)

short     1972
medium     565
NaN        220
long       180

क्रम सेट करना

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']

मिसिंग श्रेणियाँ

dogs["likes_people"].value_counts(dropna=False)

yes    1991
NaN     938
no        8

NaN इनका मतलब हो सकता है:

सच में अज्ञात (हमने जाँचा नहीं)
पक्का नहीं (कुत्ता "कुछ" लोगों को पसंद करता है)

श्रेणियाँ जोड़ना

श्रेणियाँ जोड़ें

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"]
)

श्रेणियाँ जाँचें:

dogs["likes_people"].cat.categories

Index(['no', 'yes', 'did not check', 'could not tell'], dtype='object')

नई श्रेणियाँ

dogs["likes_people"].value_counts(dropna=False)

yes               1991
NaN                938
no                   8
could not tell       0
did not check        0

श्रेणियाँ हटाना

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

श्रेणियाँ जाँचें:

dogs["coat"].cat.categories

Index(['long', 'medium', 'short'], dtype='object')

मेथड्स रिकैप

सेट करना: cat.set_categories()
- श्रेणियों के क्रम को सेट कर सकते हैं
- इस मेथड में जो वैल्यू नहीं दी गई, वे ड्रॉप हो जाती हैं
जोड़ना: cat.add_categories()
- DataFrame में किसी डेटा वैल्यू को नहीं बदलता
- इस मेथड में सूचीबद्ध न की गई श्रेणियाँ जस की तस रहती हैं
हटाना: cat.remove_categories()
- सूचीबद्ध श्रेणियों से मेल खाती वैल्यू NaN हो जाती है

श्रेणियाँ अपडेट करने का अभ्यास

Python में Categorical Data के साथ काम करना