Pandas的Categorical Data
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15. Pandas的Categorical Data
pandas从0.15版开始提供分类数据类型，用于表示统计学里有限且唯一性数据集，例如描述个人信息的性别一般就男和女两个数据常用'm'和'f'来描述，有时也能对应编码映射为0和1。血型A、B、O和AB型等选择可以映射为0、1、2、3这四个数字分别代表各个血型。pandas里直接就有categorical类型，可以有效地对数据进行分组进行相应的汇总统计工作。
当DataFrame的某列(字段)上的数据值是都是某有限个数值的集合里的值的时候，例如：性别就男和女，有限且唯一。这列可以采用Categorical Data类型来存储、统计。
pandas的Categorical Data类型灵感来源于Data wareHorsing数据仓库里的维度表设计理念，即某列数据存储的不是数据本身，而是该数据对应的编码(有称为分类、字典编码) 这些编码比数据本身存储依赖的空间小，但能基于编码统计汇总的速度要比数据本身的存储、统计速度要快。
15.1 如何理解Categorical Data？
下面看一张某水果超市的供货商表(表1)：
| 供货商 | 水果 | 价格 |
|---|---|---|
| 1 | apple | 5.20 |
| 2 | pearl | 3.50 |
| 3 | orange | 7.30 |
| 5 | apple | 5.00 |
| 6 | orange | 7.50 |
| 7 | orange | 7.30 |
| 9 | apple | 5.20 |
| 4 | pearl | 3.70 |
| 8 | orange | 7.30 |
第2列是各个水果供应商的能供应的水果类型，目前市场也就apple、pearl、orange三种水果可以买到，对于一个大超市而言可能这个表很长、有很多的水果供应商，假设有1亿条数据，那么数据存储所需空间主要浪费在水果名字上了，其他字段都是数值型的数据，而水果这一列是字符串型的，很占空间，如何能降低这张大表的存储空间浪费呢？ 设计一个辅助的水果编码表(表2)：
| 编码 | 水果 |
|---|---|
| 0 | apple |
| 1 | pearl |
| 2 | orange |
那么供应商的表就变为(表3)：
| 供货商 | 水果 | 价格 |
|---|---|---|
| 1 | 0 | 5.20 |
| 2 | 1 | 3.50 |
| 3 | 2 | 7.30 |
| 5 | 0 | 5.00 |
| 6 | 2 | 7.50 |
| 7 | 2 | 7.30 |
| 9 | 0 | 5.20 |
| 4 | 1 | 3.70 |
| 8 | 2 | 7.30 |
变化后的表的数据存储所需的空间量就下来了。也就是说在供应商表里存储的不是水果名数据本身而是存储的水果对应的编码值(通常用整形数据)。可以查供应商表里水果的编码再查辅助的编码表找到水果名。这个水果的编码表在数据仓库里称为维度表(dimension tables)。 而pandas的categorical data的作用就是构建并依赖这个维度表，即例子里的水果编码表。pandas里维度表里记录着若干且唯一的几个分类，可以通过categorical数据的categories 属性获得而数据的所一一对应的编码可以通过codes获得。
| 编码 | 水果 |
|---|---|
| 0 | apple |
| 1 | pearl |
| 2 | orange |
当DataFrame里的某列数据采用categorical Data方式，那么这列数据的存储会大大降低。
import pandas as pd
import time
idx = [1,2,3,5,6,7,9,4,8]
name = ["apple","pearl","orange", "apple","orange","orange","apple","pearl","orange"]
price = [5.20,3.50,7.30,5.00,7.50,7.30,5.20,3.70,7.30]
df = pd.DataFrame({ "fruit": name , "price" : price}, index = idx)
print df,"\n"
print df.memory_usage(),"\n"
print df.dtypes
print "*" * 20
df['fruit'] = df['fruit'].astype('category')
print df
print df.memory_usage(),"\n"
print df.dtypes
程序的执行结果：
fruit price
1 apple 5.2
2 pearl 3.5
3 orange 7.3
5 apple 5.0
6 orange 7.5
7 orange 7.3
9 apple 5.2
4 pearl 3.7
8 orange 7.3
fruit 72
price 72
dtype: int64
fruit object
price float64
dtype: object
********************
fruit price
1 apple 5.2
2 pearl 3.5
3 orange 7.3
5 apple 5.0
6 orange 7.5
7 orange 7.3
9 apple 5.2
4 pearl 3.7
8 orange 7.3
fruit 33
price 72
dtype: int64
fruit category
price float64
dtype: object
最初创建的DataFrame变量df的各个列的类型：
fruit object
price float64
dtype: object
经语句df['fruit'] = df['fruit'].astype('category')将fruit列由Series改为了category类型。
fruit category
price float64
dtype: object
请注意fruit列的类型的变化。正是因为fruit采用了category类型，其存储所需的空间由之前的
fruit 72
price 72
dtype: int64
变为
fruit 33
price 72
dtype: int64
即72变为33,变化了，尽管原始的DataFrame数据量不大，所以变化比率也不大。读者可以适当加大df的数据长度，可以看到很明显的存储容量的降低。
import pandas as pd
import time
idx = [1,2,3,5,6,7,9,4,8]
name = ["apple","pearl","orange", "apple","orange","orange","apple","pearl","orange"]
price = [5.20,3.50,7.30,5.00,7.50,7.30,5.20,3.70,7.30]
#df = pd.DataFrame({ "fruit": name , "price" : price}, index = idx)
N = 100000
df = pd.DataFrame({ "fruit": name * N, "price" : price * N}, index = idx * N)
print df[:4]
print df.memory_usage(),"\n"
print df.dtypes
print "*" * 20
df['fruit'] = df['fruit'].astype('category')
print df[:4]
print df.memory_usage(),"\n"
print df.dtypes
执行结果：
fruit price
1 apple 5.2
2 pearl 3.5
3 orange 7.3
5 apple 5.0
fruit 7200000
price 7200000
dtype: int64
fruit object
price float64
dtype: object
********************
fruit price
1 apple 5.2
2 pearl 3.5
3 orange 7.3
5 apple 5.0
fruit 900024
price 7200000
dtype: int64
fruit category
price float64
dtype: object
15.2 理解category
总结一下pandas的category数据，两次打印DataFrame数据df的结果都是一样的，但是第二次打印的df是其fruit列经语句df['fruit'] = df['fruit'].astype('category')改变了其数据类型已不是Series而是category类型，该列存储所需的内存使用容量大大降低。
import pandas as pd
import time
idx = [1,2,3,5,6,7,9,4,8]
name = ["apple","pearl","orange", "apple","orange","orange","apple","pearl","orange"]
price = [5.20,3.50,7.30,5.00,7.50,7.30,5.20,3.70,7.30]
#df = pd.DataFrame({ "fruit": name , "price" : price}, index = idx)
N = 1
df = pd.DataFrame({ "fruit": name * N, "price" : price * N}, index = idx * N)
df['fruit'] = df['fruit'].astype('category')
print df,"\n"
print "df.price.values\n", df.price.values,"\n"
print "df.fruit.values\n", df.fruit.values, "\n"
print "df.fruit.values.codes\n",df.fruit.values.codes, "\n"
print "df.fruit.values.categories\n",df.fruit.values.categories, "\n"
fruit列是category类型的，通过codes和categorie组合出fruit的values。
fruit price
1 apple 5.2
2 pearl 3.5
3 orange 7.3
5 apple 5.0
6 orange 7.5
7 orange 7.3
9 apple 5.2
4 pearl 3.7
8 orange 7.3
df.price.values
[5.2 3.5 7.3 5. 7.5 7.3 5.2 3.7 7.3]
df.fruit.values
[apple, pearl, orange, apple, orange, orange, apple, pearl, orange]
Categories (3, object): [apple, orange, pearl]
df.fruit.values.codes
[0 2 1 0 1 1 0 2 1]
df.fruit.values.categories
Index([u'apple', u'orange', u'pearl'], dtype='object')
values对应于表1里的第2列即显示输出时“水果”，codes对应于表3的第2列即存储时“水果”列，categories对应于表2的“水果”列即有限唯一的一个集合。
15.3 总结
Categorical Data数据由codes和categories组成，categories是有限且唯一的分类集合，codes是原数据对应的分类的编码, Categorical Data不要求有限并唯一。
