Python 中的分类变量

在 Python 中，分类变量（categorical variable）是指一个变量可以取有限的几个可能值。这些值通常是非数字的，用于表示被划分为类别或组的数据。分类变量也称为名义变量（nominal variables）或因子（factors）。

分类变量最常见的例子之一是表示对象颜色的变量。该变量的可能值为“红色”、“绿色”、“蓝色”等。另一个例子是表示动物类型的变量。该变量的可能值为“狗”、“猫”、“鸟”等。

在 Python 中，有几种方法可以表示和操作分类变量。最常见的方法之一是使用 pandas 库，这是一个强大的 Python 数据操作库。

要使用 pandas 创建分类变量，可以使用 pandas.Series() 函数。此函数创建一个新的 Series 对象，可用于存储分类变量的值。Series 对象可以从值列表创建，例如字符串或整数列表。

这段代码创建了一个名为“color”的新 Series 对象，其中包含“red”、“green”和“blue”这些值。Series 对象可以像 DataFrame 一样用于操作和分析数据。

在 Python 中表示和操作分类变量的另一种方法是使用 category 数据类型。category 数据类型是 pandas 版本 0.15.0 中引入的一种新数据类型，它允许您以更有效的方式存储分类变量。

要将 Series 对象转换为分类变量，可以使用 astype() 函数。astype() 函数接受一个参数，即要将 Series 对象转换到的数据类型。

这段代码将“color”Series 对象转换为分类变量。astype() 函数创建了一个新的分类变量，它包含与原始 Series 对象相同的值，但存储方式更有效。

分类变量还可以用于各种统计分析，方法是将它们编码为数值。这个过程称为编码（encoding），可以有两种方式进行，即序数编码（ordinal encoding）或独热编码（one-hot encoding）。

当分类变量具有固有的顺序时，使用序数编码。例如，“Size”（小、中、大）变量可以序数编码为数值（1、2、3）。而独热编码用于为变量中的每个类别创建二进制变量。

处理分类变量的另一种方法是使用 scikit-learn 库，这是一个流行的 Python 机器学习库。scikit-learn 库提供了一个预处理模块，其中包含用于编码分类变量的几个函数。最常用的函数之一是 LabelEncoder() 函数。

这段代码创建了一个新的 LabelEncoder 对象，并将其应用于“color”Series 对象。fit_transform() 函数对 Series 对象中的值进行编码，并返回一个新编码值数组。

要在 Python 中处理分类变量，我们可以使用 pandas 库。以下是如何创建分类变量并执行一些基本操作的示例

在此示例中，我们首先创建一个包含“red”、“blue”、“green”、“red”、“blue”值的 'color' 列的示例 DataFrame。接下来，我们使用 "astype()" 函数将 'color' 列转换为分类变量。最后，我们打印 DataFrame 以查看更改。

我们还可以使用 "value_counts()" 函数来计算分类变量中每个唯一值的出现次数

在此示例中，输出将是