Как преобразовать категориальные данные в целочисленные с помощью библиотеки pandas

Pandas provides a way to convert categorical data to integer representation using the `cat.codes` attribute. This attribute assigns a unique integer to each category in a categorical column.

import pandas as pd

# Suppose we have a DataFrame with a categorical column called 'category'
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']})

# Convert the categorical column to integer representation
df['category_int'] = df['category'].cat.codes

# Print the DataFrame
print(df)
    

This will output:

  category  category_int
0        A             0
1        B             1
2        C             2
3        A             0
4        B             1
5        C             2
    

Привет студент!

Сегодня я хочу с тобой поделиться информацией о преобразовании категориальных данных в числовой формат с помощью библиотеки pandas. Такое преобразование может быть полезным, когда мы работаем с машинным обучением или статистическими моделями, потому что многие алгоритмы требуют числовых данных для обработки. Рассмотрим детальнее, как выполнить это преобразование.

Что такое категориальные данные?

Категориальные данные представляют собой данные, которые принимают ограниченное количество уникальных значений. Примерами могут быть типы животных (собаки, кошки, птицы) или цвета (красный, синий, зеленый). Категориальные данные могут быть представлены в виде строк или чисел, но для анализа и обработки нам часто требуется преобразовать их в числовой формат.

Использование библиотеки pandas

Pandas - это одна из самых популярных библиотек для анализа данных в языке программирования Python. Она предоставляет нам инструменты для работы с данными, включая методы преобразования категориальных данных.

Преобразование категориальных данных в числовой формат

Для преобразования категориальных данных в числовой формат мы можем использовать два метода pandas: astype() и cat.codes.

Метод astype()

Метод astype() позволяет нам явно преобразовать тип данных колонки в другой тип данных. В случае категориальных данных мы можем преобразовать их в тип данных "integer", то есть целые числа. Рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с категориальными данными
data = {'Цвет': ['красный', 'синий', 'зеленый', 'красный', 'желтый']}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем метод astype() для преобразования категориальных данных в целые числа
df['Цвет'] = df['Цвет'].astype('category').cat.codes

print(df)

Вывод:

   Цвет
0     1
1     2
2     3
3     1
4     0

Как видишь, категориальные данные были успешно преобразованы в числовой формат. Каждому уникальному значению было присвоено свое уникальное число. Обрати внимание, что первое значение имеет индекс 0.

Метод cat.codes

Еще один способ преобразования категориальных данных в числовой формат - использовать атрибут cat.codes. Этот атрибут вернет массив целых чисел, соответствующих каждому уникальному значению категориальных данных. Рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с категориальными данными
data = {'Цвет': ['красный', 'синий', 'зеленый', 'красный', 'желтый']}
df = pd.DataFrame(data)

# Используем атрибут cat.codes для преобразования категориальных данных в целые числа
df['Цвет'] = df['Цвет'].astype('category').cat.codes

print(df)

Вывод:

   Цвет
0     1
1     2
2     3
3     1
4     0

Как видишь, результат преобразования с использованием cat.codes и astype() одинаковы.

Заключение

Преобразование категориальных данных в числовой формат - важный шаг при работе с машинным обучением и статистическими моделями. Библиотека pandas предоставляет нам удобные методы для выполнения этого преобразования. Мы рассмотрели два метода: astype() и cat.codes. Оба метода позволяют нам успешно преобразовать категориальные данные в числовой формат.

Надеюсь, эта статья помогла тебе лучше понять, как преобразовать категориальные данные в числовой формат с помощью библиотеки pandas. Удачи в изучении!

Stay curious and keep coding!