如何访问分类数据，这些数据被保存为数据帧中的对象？

在数据分析和机器学习中，分类数据是指具有离散值的数据，例如性别、职业、地区等。在数据帧（DataFrame）中保存这些分类数据的对象可以是 pandas 库中的 Categorical 类型或者是使用 NumPy 数组表示的分类数据。以下是如何访问这些分类数据的方法：

1. 使用 pandas 库中的 Categorical 类型：
   • 分类数据可以通过将列转换为 Categorical 类型来保存。例如，使用 pd.Categorical 函数将列转换为 Categorical 类型，然后将其赋值给数据帧的相应列。
   • 要访问 Categorical 对象，可以使用 .cat 属性。例如，如果有一个名为 category_column 的 Categorical 列，可以使用 dataframe['category_column'].cat 来访问该列的分类数据。
   • 对于 Categorical 对象，可以使用一些常用方法，如 .categories 获取分类的唯一值，.codes 获取分类的编码，.value_counts() 获取每个分类的计数等。

• 使用 NumPy 数组表示的分类数据：
  • 如果数据帧中的列是使用 NumPy 数组表示的分类数据，则可以直接通过访问数据帧的相应列来访问分类数据。
  • 对于 NumPy 数组表示的分类数据，可以使用一些方法和属性来访问，例如 .unique() 获取唯一的分类值，.astype(str) 将分类数据转换为字符串等。

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