一，分类变量
在做数据分析统计时，常遇到这样的类型，比如：性别、社会阶层、血型、国籍、观察时段、赞美程度等等。这类数据都是固定的可能值，取值重复并且多为字符串。如性别中男和女，血型中A、B、O和AB。pandas中有可以存储和处理这类数据的数据类型——categorical，categorical是pandas中对应分类变量的一种数据类型。
二，创建方式
1，astype进行类型转换
import pandas as pd
import numpy as np
path = '../data/sz.xlsx'
sz_frame = pd.read_excel(path)
sz_frame['floor'].astype('category')
0 低楼层
1 低楼层
2 低楼层
3 低楼层
4 低楼层
...
45263 中楼层
45264 高楼层
45265 低楼层
45266 低楼层
45267 中楼层
Name: floor, Length: 45268, dtype: category
Categories (3, object): [中楼层, 低楼层, 高楼层]
2，通过 dtype="category "显式创建
# Series
floor = pd.Series(sz_frame['floor'],dtype='category')
floor
0 低楼层
1 低楼层
2 低楼层
3 低楼层
4 低楼层
...
45263 中楼层
45264 高楼层
45265 低楼层
45266 低楼层
45267 中楼层
Name: floor, Length: 45268, dtype: category
Categories (3, object): [中楼层, 低楼层, 高楼层]
#DataFrame
floor = pd.DataFrame(sz_frame['floor'],dtype='category')
floor.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 45268 entries, 0 to 45267
Data columns (total 1 columns):
floor 45268 non-null category
dtypes: category(1)
memory usage: 44.4 KB
3，cut/qcut 隐式创建
unit_price_level = pd.cut(sz_frame['unit_price'],3,precision=2)
0 (1.18, 14.8]
1 (1.18, 14.8]
2 (1.18, 14.8]
3 (1.18, 14.8]
4 (1.18, 14.8]
...
45263 (28.38, 41.95]
45264 (28.38, 41.95]
45265 (28.38, 41.95]
45266 (28.38, 41.95]
45267 (28.38, 41.95]
Name: unit_price, Length: 45268, dtype: category
Categories (3, interval[float64]): [(1.18, 14.8] < (14.8, 28.38] < (28.38, 41.95]]
unit_price_level = pd.qcut(sz_frame['unit_price'],3,precision=2)
unit_price_level.value_counts()
(1.21, 4.56] 15090
(6.4, 41.95] 15089
(4.56, 6.4] 15089
Name: unit_price, dtype: int64
# 向cut/qcut 传入整数个箱数，cut 通常不会使每个箱子具有相同数据量，而qcuts使用样本的分位数，可以通过qcut获得等数据量的箱子。
4，Categorical显式创建
index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name")
user_info = pd.Series(data=["A", "AB", np.nan, "AB", "O", "B"], index=index, name="blood_type")
# categories：自定义类别数据
pd.Categorical(user_info, categories=["A", "B", "AB"])
[A, AB, NaN, AB, NaN, B] # 对于不存在的类型，则为NaN
Categories (3, object): [A, B, AB]
三，应用
1，内存使用与效率
Categorical类型使得DataFrame数据占用更少的内存。
n = 10000000
labels = pd.Series(['1E76B5DCA3A19D03B0FB39BCF2A2F534',
'6945300E90C69061B463CCDA370DE5D6',
'4F4BEA1914E323156BE0B24EF8205B73',
'191115180C29B1E2AF8BE0FD0ABD138F']*(n //4))
draws = pd.DataFrame({'labels':labels,'data':np.random.randn(n)})
draws.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10000000 entries, 0 to 9999999
Data columns (total 2 columns):
labels object
data float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 152.6+ MB
draws['labels'] = draws['labels'].astype('category')
draws.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10000000 entries, 0 to 9999999
Data columns (total 2 columns):
labels category
data float64
dtypes: category(1), float64(1)
memory usage: 85.8 MB
memory usage 上减少了。至于对groupby操作性能的提升，也做了测试，感觉提升也不是很多，反而转换成category时消耗的部分性能，也可能是测试的数据量，或者分类类型不是很多，所以效果不明显。
%timeit draws.groupby('labels').sum()
# 159 ms ± 5.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
draws['labels'] = draws['labels'].astype('category')
%timeit draws.groupby('labels').sum()
# 157 ms ± 4.44 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
2，属性与方法
Categorical对象有两个常用到的属性categories与codes
floor = pd.Series(sz_frame['floor'],dtype='category')
floor.cat.categories #类别数组，Index(['中楼层', '低楼层', '高楼层'], dtype='object')
floor.cat.codes # 返回一个数据，每个数据对应的类别数据的下标
0 0
1 1
2 1
3 2
4 0
..
45263 1
45264 1
45265 1
45266 1
45267 1
Length: 45268, dtype: int8
其他方法，参考官方文档 ，pandas中用挺大的篇幅介绍的，应该也是蛮实用的。
,
3，one-hot
Categorical类型数据除了在groupby中使用，还有可以用于机器学习的one-hot编码，通常会将分类数据转换成虚拟变量，也成one-hot编码，这将会产生一个datafrme，每个类型对应一列，如为该类型，则数值为1，否则为0。
floor = pd.Series(sz_frame['floor'],dtype='category')
pd.get_dummies(floor)
floor 中楼层 低楼层 高楼层
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 1 0
3 0 0 1
4 1 0 0
... ... ... ...
45263 0 1 0
45264 0 1 0
45265 0 1 0
45266 0 1 0
45267 0 1 0
45268 rows × 3 columns