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我想有公頃優雅功能投所有對象列在大熊貓數據幀類別熊貓投所有對象列於

df[x] = df[x].astype("category")執行類型投 df.select_dtypes(include=['object'])將子選擇所有類別的列。但是這會導致其他列丟失/需要手動合併。有沒有一種解決方案「就地運作」或不需要手動投射？

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我要尋找類似http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.convert_objects.html東西轉換到分類數據

來源

2016-10-06 Georg Heiler

使用apply和pd.Series.astype與dtype='category'

考慮pd.DataFramedf

df = pd.DataFrame(dict(
     A=[1, 2, 3, 4], 
     B=list('abcd'), 
     C=[2, 3, 4, 5], 
     D=list('defg') 
    )) 
df

df.info() 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3 
Data columns (total 4 columns): 
A 4 non-null int64 
B 4 non-null object 
C 4 non-null int64 
D 4 non-null object 
dtypes: int64(2), object(2) 
memory usage: 200.0+ bytes

允許使用select_dtypes包括所有'object'類型轉換，並用select_dtypes重組將它們排除在外。

df = pd.concat([ 
     df.select_dtypes([], ['object']), 
     df.select_dtypes(['object']).apply(pd.Series.astype, dtype='category') 
     ], axis=1).reindex_axis(df.columns, axis=1) 

df.info() 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3 
Data columns (total 4 columns): 
A 4 non-null int64 
B 4 non-null category 
C 4 non-null int64 
D 4 non-null category 
dtypes: category(2), int64(2) 
memory usage: 208.0 bytes

來源

2016-10-06 22:21:57 piRSquared

確實這是一個很好的開始。但我只想轉換對象dtype，而不是浮點或整數，因爲你的解決方案「蠻力」將任何東西轉換爲類別 –

This：df.select_dtypes（include = ['object']）。apply（pd.Series.astype，dtype ='category'）。info（）部分工作，例如所有對象都被轉換。但之後需要手動執行與數字列的合併。我怎樣才能防止這種情況，並有選擇地改變地方的dtypes –

@GeorgHeiler我的帖子已更新 – piRSquared

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