Question

使用pandas 0.18.1，我在过滤dtype为category的列时意识到了不同的行为。这是一个最小的例子。

import pandas as pd
import numpy as np

l = np.random.randint(1, 4, 50)
df = pd.DataFrame(dict(c_type=l, i_type=l))
df['c_type'] = df.c_type.astype('category')

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 50 entries, 0 to 49
Data columns (total 2 columns):
c_type    50 non-null category
i_type    50 non-null int64
dtypes: category(1), int64(1)
memory usage: 554.0 bytes

过滤出整数类型列的一个值导致

df[df.i_type.isin([1, 2])].i_type.value_counts()

2    20
1    17
Name: i_type, dtype: int64

但是对类别类型列的相同过滤会将值过滤为条目

df[df.c_type.isin([1, 2])].c_type.value_counts()

2    20
1    17
3     0
Name: c_type, dtype: int64

虽然过滤器有效，但这种行为对我来说似乎很不寻常。例如，可以使用过滤器从pivot_table函数中排除将来的列，在处理category时需要额外的过滤器。

这是预期的行为吗？

Answer 1

如果检查categorical docs：

，这是预期的行为

Series.value_counts（）等系列方法将使用所有类别，即使数据中不存在某些类别：

In [100]: s = pd.Series(pd.Categorical(["a","b","c","c"], categories=["c","a","b","d"]))

In [101]: s.value_counts()
Out[101]: 
c    2
b    1
a    1
d    0
dtype: int64

因此，如果按5过滤（值不存在），请为每个类别获取0：

print (df[df.c_type.isin([5])].c_type.value_counts())
3    0
2    0
1    0
Name: c_type, dtype: int64

熊猫：类别dtype和过滤器

1 个答案: