🌟pandas中Category的应用_df category作用🌟
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2025-03-30 00:51:14
摘要 在数据分析领域，pandas 是一款不可或缺的工具库。而其中的 `Category` 数据类型更是优化性能与节省内存的利器！📊✨首先，什么是 `Cat...
在数据分析领域，pandas 是一款不可或缺的工具库。而其中的 `Category` 数据类型更是优化性能与节省内存的利器！📊✨
首先，什么是 `Category` 类型呢？简单来说，它是一种专门用于处理分类型数据的数据结构。例如，性别字段通常只有 "Male" 和 "Female" 两种值，这种情况下使用 `Category` 类型非常合适。通过将字符串转换为分类变量，不仅可以减少内存占用，还能加速数据操作的速度哦！💪
那么，如何使用 `Category` 呢？只需调用 `.astype('category')` 方法即可轻松实现转换。比如：`df['gender'] = df['gender'].astype('category')`。此外，还可以定义类别顺序，方便后续排序或分析。例如：`df['gender'] = pd.Categorical(df['gender'], categories=['Male', 'Female'], ordered=True)`。
最后，别忘了利用它的优势！当你的 DataFrame 包含大量重复值时，使用 `Category` 可以显著提升效率。无论是数据清洗还是建模分析，它都是你的好帮手！🚀📈
Pandas 数据分析 效率提升
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