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  • python category 和object 数据类型区别

    一、category数据类型

    Categoricals 是 pandas 的一种数据类型,对应着被统计的变量。

    1. Categoricals 是由固定的且有限数量的变量组成的。比如:性别、社会阶层、血型、国籍、观察时段、赞美程度等等。
    2. 与其它被统计的变量相比,categorical 类型的数据可以具有特定的顺序——比如:按程度来设定,“强烈同意”与“同意”,“首次观察”与“二次观察”,但是不能做按数值来进行排序操作(比如:sort_by 之类的,换句话说,categorical 的顺序是创建时手工设定的,是静态的)
    3. 类型数据的每一个元素的值要么是预设好的类型中的某一个,要么是空值(np.nan)
    4. categorical 实例的内部是由类型名字集合和一个整数组成的数组构成的,后者标明了类型集合真正的值。顺序是由预设好的类型集合来决定的,而不是按照类型集合中各个元素的字母顺序排序的。

    看官网介绍https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/categorical.html?highlight=category

    自己英文不是很好,就copy一下别人的说法

    二、object 数据类型

    默认是object ,一切数据皆可object 

    三、差别

    根据上面二者的定义,有限数量且有顺序时候使用类别,其余就使用默认的吧,

    又或者需要进行label编码时,转换一下类别

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cgmcoding/p/14228349.html
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