熊猫 - 与相同类别的列连接变成对象

Question

我想通过首先将缺少的类别添加到每列来连接两个具有类别类型列的数据框。

df = pd.DataFrame({"a": pd.Categorical(["foo", "foo", "bar"]), "b": [1, 2, 1]})
df2 = pd.DataFrame({"a": pd.Categorical(["baz"]), "b": [1]})

df["a"] = df["a"].cat.add_categories("baz")
df2["a"] = df2["a"].cat.add_categories(["foo", "bar"])

理论上，两"a"列的类别是相同的：

In [33]: df.a.cat.categories
Out[33]: Index(['bar', 'foo', 'baz'], dtype='object')

In [34]: df2.a.cat.categories
Out[34]: Index(['baz', 'foo', 'bar'], dtype='object')

但是，当连接两个数据框时，我得到一个object-type"a"列：

In [35]: pd.concat([df, df2]).info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 4 entries, 0 to 0
Data columns (total 2 columns):
a    4 non-null object
b    4 non-null int64
dtypes: int64(1), object(1)
memory usage: 96.0+ bytes

在文档中它说当类别相同时，它应该导致一个category-type 列。即使类别是无序的，类别的顺序是否重要？我正在使用pandas-0.20.3.

Answer 1

是的。通过使用，reorder_categories您可以更改类别的顺序，即使类别本身是无序的。

df2["a"] = df2.a.cat.reorder_categories(df.a.cat.categories)

In [43]: pd.concat([df, df2]).info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 4 entries, 0 to 0
Data columns (total 2 columns):
a    4 non-null category
b    4 non-null int64
dtypes: category(1), int64(1)
memory usage: 172.0 bytes