การจัดเรียงหมวดหมู่ใหม่

การทำงานกับข้อมูลเชิงกลุ่มใน Python

Kasey Jones

Research data scientist

ทำไมต้องจัดเรียงใหม่?

  1. การสร้างตัวแปรแบบอันดับ
  2. เพื่อกำหนดลำดับการแสดงผลในการวิเคราะห์
  3. ประหยัดหน่วยความจำ
การทำงานกับข้อมูลเชิงกลุ่มใน Python

ตัวอย่างการจัดเรียงใหม่

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

ordered=True )

การใช้ inplace:

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

inplace=True )
การทำงานกับข้อมูลเชิงกลุ่มใน Python

การจัดกลุ่มเมื่อ 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
การทำงานกับข้อมูลเชิงกลุ่มใน Python

การจัดกลุ่มเมื่อ 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
การทำงานกับข้อมูลเชิงกลุ่มใน Python

ฝึกการจัดเรียงหมวดหมู่ใหม่

การทำงานกับข้อมูลเชิงกลุ่มใน Python

Preparing Video For Download...