如何对pandas中的列取消分类

在pandas中，可以使用astype()方法将列的数据类型转换为分类类型。如果要取消列的分类，可以使用remove_categories()方法。下面是完善且全面的答案：

取消pandas中列的分类可以通过remove_categories()方法实现。该方法用于从分类类型中删除指定的类别。以下是取消列分类的步骤：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库：import pandas as pd
2. 然后，创建一个包含分类数据的DataFrame。例如，我们创建一个名为df的DataFrame，并将其中一列column_name设置为分类类型：df['column_name'] = df['column_name'].astype('category')
3. 接下来，使用remove_categories()方法取消列的分类。该方法接受一个参数，即要删除的类别。你可以传递一个单独的类别或一个类别列表。以下是取消分类的示例代码：
   • 取消单个类别：df['column_name'] = df['column_name'].cat.remove_categories('category_name')
   • 取消多个类别：df['column_name'] = df['column_name'].cat.remove_categories(['category1', 'category2'])
   • 注意：取消分类后，相关的类别信息将从列中删除，并且列将不再被视为分类类型。

• 如果你想在取消分类后重新分配新的类别，可以使用add_categories()方法。该方法用于向列中添加新的类别。以下是添加新类别的示例代码：
  • 添加单个类别：df['column_name'] = df['column_name'].cat.add_categories('new_category')
  • 添加多个类别：df['column_name'] = df['column_name'].cat.add_categories(['new_category1', 'new_category2'])
  • 注意：添加新类别后，列将重新被视为分类类型，并包含新的类别信息。
• 最后，你可以使用cat.categories属性查看列的当前类别列表。例如：print(df['column_name'].cat.categories)

总结起来，取消pandas中列的分类可以通过以下步骤实现：

1. 将列的数据类型转换为分类类型：df['column_name'] = df['column_name'].astype('category')
2. 使用remove_categories()方法取消指定的类别：df['column_name'] = df['column_name'].cat.remove_categories('category_name')
3. （可选）使用add_categories()方法添加新的类别：df['column_name'] = df['column_name'].cat.add_categories('new_category')
4. 查看列的当前类别列表：print(df['column_name'].cat.categories)

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