Работа с данными часто предполагает анализ категориальных переменных. В pandas, популярной библиотеке Python для манипулирования данными, важно идентифицировать типы категорий, присутствующие в DataFrame. В этой статье мы рассмотрим различные методы проверки типов категорий в DataFrame, а также приведем примеры кода для каждого подхода.

Методы проверки типов категорий:

1. Использование свойства dtypes.
   Самый простой способ проверить типы категорий в DataFrame — использовать свойство dtypes. Это свойство возвращает типы данных каждого столбца в DataFrame. Мы можем фильтровать столбцы по типу данных категории, чтобы идентифицировать переменные категории.

   import pandas as pd
   
   # Create a DataFrame
   data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
          'Age': [25, 30, 35],
          'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
   df = pd.DataFrame(data)
   
   # Check category types using dtypes property
   category_columns = df.dtypes[df.dtypes == 'category'].index.tolist()
   print(category_columns)

2. Использование метода select_dtypes().
   Метод select_dtypes()позволяет нам выбирать столбцы на основе их типов данных. Передавая тип данных «категория» в качестве аргумента, мы можем фильтровать переменные категории, присутствующие в DataFrame.

   # Check category types using select_dtypes() method
   category_columns = df.select_dtypes(include='category').columns.tolist()
   print(category_columns)

3. Использование метода infer_objects().
   Метод infer_objects()пытается определить лучшие типы данных для столбцов в DataFrame. Этот метод полезен, когда переменные категории хранятся как типы объектов, и мы хотим преобразовать их в соответствующий тип данных категории.

   # Convert object types to category types using infer_objects() method
   df = df.infer_objects()
   category_columns = df.dtypes[df.dtypes == 'category'].index.tolist()
   print(category_columns)

4. Использование метода get_dtype_counts().
   Метод get_dtype_counts()обеспечивает подсчет уникальных типов данных, присутствующих в DataFrame. Проверяя счетчик для типа данных «категория», мы можем определить, присутствуют ли какие-либо переменные категории.

   # Check category types using get_dtype_counts() method
   dtype_counts = df.get_dtype_counts()
   if 'category' in dtype_counts:
      category_columns = df.select_dtypes(include='category').columns.tolist()
      print(category_columns)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов проверки типов категорий в DataFrame с помощью pandas. Эти методы обеспечивают гибкость в идентификации и работе с категориальными переменными. Используя эти методы, вы можете эффективно анализировать данные о категориях и манипулировать ими в своих проектах анализа данных.