在Pandas中将数值转换为分类

是通过使用astype()函数和Categorical()函数来实现的。

首先，astype()函数可以将一列数据的数据类型转换为指定的类型。在将数值转换为分类时，可以使用astype('category')来实现。

例如，假设我们有一个名为data的DataFrame，其中包含一个名为score的数值列，我们想将其转换为分类。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'score': [1, 2, 3, 2, 1]})
data['score'] = data['score'].astype('category')

上述代码将score列的数据类型从数值转换为分类。

另外，Categorical()函数可以将一列数据转换为分类类型，并指定分类的具体取值。可以使用Categorical()函数的categories参数来指定分类的取值范围。

例如，假设我们有一个名为data的DataFrame，其中包含一个名为grade的数值列，我们想将其转换为分类，并指定分类的取值范围为['A', 'B', 'C', 'D', 'E']。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'grade': [1, 2, 3, 2, 1]})
data['grade'] = pd.Categorical(data['grade'], categories=[1, 2, 3, 4, 5], ordered=True)

上述代码将grade列的数据类型从数值转换为分类，并指定分类的取值范围为['A', 'B', 'C', 'D', 'E']。

总结起来，在Pandas中将数值转换为分类可以通过astype()函数和Categorical()函数来实现。astype('category')可以将数值列转换为分类类型，而Categorical()函数可以将数值列转换为分类类型并指定分类的取值范围。