<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen eine der folgenden Methoden verwenden, um eine kategoriale Variable<\/a> in Pandas zu erstellen:<\/span><\/p>\n Methode 1: Erstellen Sie eine kategoriale Variable von Grund auf<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Erstellen Sie eine kategoriale Variable aus einer vorhandenen numerischen Variablen<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man einen Pandas-DataFrame mit einer kategorialen Variablen namens \u201e team<\/strong> \u201c und einer numerischen Variablen namens \u201e points\u201c<\/strong> erstellt:<\/span><\/p>\n Mit df.dtypes<\/strong> k\u00f6nnen wir den Datentyp jeder Variablen<\/a> im DataFrame sehen.<\/span><\/p>\n Wir sehen:<\/span><\/p>\n In Python entspricht ein Objekt<\/strong> einem Zeichen oder einer \u201ekategorialen\u201c Variablen. Somit ist die Teamvariable eine kategoriale Variable.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man aus der vorhandenen numerischen Variablen namens \u201e points\u201c<\/strong> im DataFrame eine kategoriale Variable namens \u201e status\u201c<\/strong> erstellt:<\/span><\/p>\n Mit der Funktion \u201ecut()\u201c<\/strong> haben wir eine neue kategoriale Variable namens \u201estatus\u201c<\/strong> erstellt, die die folgenden Werte annimmt:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass bei Verwendung der<\/span> Funktion \u201ecut()\u201c<\/strong> die Anzahl der<\/span> Etiketten<\/strong> um eins kleiner sein muss als die Anzahl der<\/span> Beh\u00e4lter<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n In unserem Beispiel haben wir vier Werte f\u00fcr Boxen<\/strong> verwendet, um die R\u00e4nder der Boxen zu definieren, und drei Werte f\u00fcr Beschriftungen<\/strong> , um die Beschriftungen anzugeben, die f\u00fcr die kategoriale Variable verwendet werden sollen.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Panda-Aufgaben ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So erstellen Sie Dummy-Variablen in Pandas<\/a> Sie k\u00f6nnen eine der folgenden Methoden verwenden, um eine kategoriale Variable in Pandas zu erstellen: Methode 1: Erstellen Sie eine kategoriale Variable von Grund auf df[‚ cat_variable ‚] = [‚ A ‚, ‚ B ‚, ‚ C ‚, ‚ D ‚] Methode 2: Erstellen Sie eine kategoriale Variable aus einer vorhandenen numerischen Variablen df[‚ cat_variable […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[' cat_variable<\/span> '] = [' A<\/span> ', ' B<\/span> ', ' C<\/span> ', ' D<\/span> ']\n<\/strong><\/pre>\n df[' cat_variable<\/span> '] = pd. cut<\/span> (df[' numeric_variable<\/span> '],\n bins=[ 0,15,25<\/span> ,float(' Inf<\/span> ') ]<\/span> ,<\/span>\n labels=[' Bad<\/span> ', ' OK<\/span> ', ' Good<\/span> '])<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Erstellen Sie eine kategoriale Variable von Grund auf<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create DataFrame with one categorical variable and one numeric variable\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [12, 15, 19, 22, 24, 25, 26, 30]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 to 12\n1 B 15\n2 C 19\n3 D 22\n4 E 24\n5 F 25\n6 G 26\n7:30 a.m.\n\n#view data type of each column in DataFrame\n<\/span>print<\/span> ( df.dtypes<\/span> )\n\nteam object\nint64 dots\ndtype:object<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 2: Erstellen Sie eine kategoriale Variable aus einer vorhandenen numerischen Variablen<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create DataFrame with one categorical variable and one numeric variable\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [12, 15, 19, 22, 24, 25, 26, 30]})\n\n#create categorical variable 'status' based on existing numerical 'points' variable\n<\/span>df[' status<\/span> '] = pd. cut<\/span> (df[' points<\/span> '],\n bins=[ 0,15,25<\/span> ,float(' Inf<\/span> ') ]<\/span> ,<\/span>\n labels=[' Bad<\/span> ', ' OK<\/span> ', ' Good<\/span> '])\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points status\n0 To 12 Bad\n1 B 15 Bad\n2 C 19 OK\n3 D 22 OK\n4 E 24 OK\n5 F 25 OK\n6 G 26 Good\n7:30 a.m. Good<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So konvertieren Sie eine kategoriale Variable in Pandas in eine numerische Variable<\/a>
So konvertieren Sie boolesche Werte in Pandas in ganzzahlige Werte<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"