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在 04-Pandas文本数据处理 介绍了使用 Pandas 处理文本（字符串）数据，这节来看下分类（category）数据如何处理吧。
# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd
创建对象
在创建分类数据之前，先来了解下什么是分类（Category）数据呢？分类数据直白来说就是取值为有限的，或者说是固定数量的可能值。例如：性别、血型。
这里以血型为例，假定每个用户有以下的血型，我们如何创建一个关于血型的分类对象呢？
一种有效的方法就是明确指定 dtype="category"
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", dtype="category") user_info
name Tom A Bob AB Mary NaN James AB Andy O Alice B Name: blood_type, dtype: category Categories (4, object): [A, AB, B, O]
我们也可以使用 pd.Categorical 来构建分类数据。
pd.Categorical(["A", "AB", np.nan, "AB", "O", "B"])
[A, AB, NaN, AB, O, B] Categories (4, object): [A, AB, B, O]
当然了，我们也可以自己制定类别数据所有可能的取值，假定我们认为血型只有 A、B 以及 AB 这三类，那么我们可以这样操作。
pd.Categorical(["A", "AB", np.nan, "AB", "O", "B"], categories=["A", "B", "AB"])
[A, AB, NaN, AB, NaN, B] Categories (3, object): [A, B, AB]
除了上面这些方法外，经常遇到的情况是已经创建了一个 Series，如何将它转为分类数据呢？来看看 astype 用法吧。
user_info = pd.Series(data=["A", "AB", np.nan, "AB", "O", "B"], index=index, name="blood_type")
user_info = user_info.astype("category")
user_info
name Tom A Bob AB Mary NaN James AB Andy O Alice B Name: blood_type, dtype: category Categories (4, object): [A, AB, B, O]
此外，一些其他的方法返回的结果也是分类数据。如 cut 、 qcut。具体可以见 Pandas基本功能详解中的离散化部分。
常用操作
可以对分类数据使用 .describe() 方法，它得到的结果与 string类型的数据相同。
user_info.describe()
count 5 unique 4 top AB freq 2 Name: blood_type, dtype: object
解释下每个指标的含义，count 表示非空的数据有5条，unique 表示去重后的非空数据有4条，top 表示出现次数最多的值为 AB，freq 表示出现次数最多的值的次数为2次。
我们可以使用 .cat.categories 来获取分类数据所有可能的取值。
user_info.cat.categories
Index([u'A', u'AB', u'B', u'O'], dtype='object')
你可能会发现，假如你将分类名称写错了，如何修改呢？难道还需要重新构建一次么？
不不不，不需要这么麻烦，你可以直接使用 .cat.rename_categories 方法来重命名分类名称。
user_info.cat.rename_categories(["A+", "AB+", "B+", "O+"])
name Tom A+ Bob AB+ Mary NaN James AB+ Andy O+ Alice B+ Name: blood_type, dtype: category Categories (4, object): [A+, AB+, B+, O+]
类似的，除了重命名，也会遇到添加类别，删除分类的操作，这些都可以通过 .cat.add_categories ，.cat.remove_categories 来实现。
分类数据也是支持使用 value_counts 方法来查看数据分布的。
user_info.value_counts()
AB 2 O 1 B 1 A 1 Name: blood_type, dtype: int64
分类数据也是支持使用 .str 属性来访问的。例如想要查看下是否包含字母 “A”，可以使用 .srt.contains 方法。
user_info.str.contains("A")
name Tom True Bob True Mary NaN James True Andy False Alice False Name: blood_type, dtype: object
跟多关于 .str 的详细介绍可以见 Pandas文本数据处理。
有时候会遇到合并数据的情况，这时候可以借助 pd.concat 来完成。
blood_type1 = pd.Categorical(["A", "AB"]) blood_type2 = pd.Categorical(["B", "O"]) pd.concat([pd.Series(blood_type1), pd.Series(blood_type2)])
0 A 1 AB 0 B 1 O dtype: object
可以发现，分类数据经过 pd.concat 合并后类型转为了 object 类型。如果想要保持分类类型的话，可以借助 union_categoricals 来完成。
from pandas.api.types import union_categoricals union_categoricals([blood_type1, blood_type2])
[A, AB, B, O] Categories (4, object): [A, AB, B, O]
内存使用量的陷阱
Categorical 的内存使用量是与分类数乘以数据长度成正比，object 类型的数据是一个常数乘以数据的长度。
blood_type = pd.Series(["AB","O"]*1000) blood_type.nbytes
16000
blood_type.astype("category").nbytes
2016
对比下，是不是发现分类数据非常节省内存。但是当类别的数量接近数据的长度，那么 Categorical 将使用与等效的 object 表示几乎相同或更多的内存。
blood_type = pd.Series(['AB%04d' % i for i in range(2000)]) blood_type.nbytes
16000
blood_type.astype("category").nbytes
20000