IT工房|AI入門とWebの勉強サイトIT工房ABOUTBLOGSample置き場CONTACTHomelectureAIPandasのカテゴリ型Pandasのカテゴリ型Pandasのカテゴリ型をうまく使うとことで、シンプルで効率の良いデータ加工ができます。object引数に配列を指定すると、ユニークな値の配列を返します。dtype=object)value_count()配列の値の数を個別の数量を返します。簡単なデータフレーム型のデータを例にカテゴリ型の活用を考えます。例として単純なデータフレームを作成します。columns=['basket_id','fruit','count','weight'])df結果basket_idfruitcountweight00Apple90.20535711Orange60.25377122Apple92.38066033Apple61.83801644Apple130.94702055Orange131.84948066Apple142.63513477Apple41.445773astype()を使用して’fruit’列をカテゴリ型に変換します。複数の値があっても、実はAppleとOrangeというカテゴリ(ユニークな値)でできていることがわかります。categoriesプロパティとcodesプロパティcategoriesプロパティとcodesプロパティで「カテゴリ名」と「カテゴリ番号」を返してくれます。行うことも可能になります。dtype=int8)例えばタイタニックの問題で’Sex’列を数値化して新しい列の’sex_num’に入れる場合、次のようにすることができます。train['Sex'].astype('category').values.codesただ変換するだけで良いのなら、これをもっとスマートに行うには、Pandasのfactorize()関数を使えば簡単です。pd.factorize(train['Sex'])機械学習的には、One-Hotエンコーディング化でPandasのget_dummies()を使う場合が多いと思いますが、Pandasのカテゴリ型の仕組みを理解しておくことは、柔軟にデータを組み直すことができる指針になるかもしれません。SNSで共有しましょう。