pandas 中的分类数据pandas.Categorical

(1)pandas.Categorical（）
pandas.Categorical(values, categories=None, ordered=None, dtype=None, fastpath=False)
参考文档
栗子:

pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'])

结果：

[a, b, c, a, b, c]
Categories (3, object): [a, b, c]

另外有：

#两种方法是一样的结果目的
s=pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'],dtype='category')
s
df = pd.DataFrame({"A": ["a", "b", "c", "a"]})
s = df["A"].astype('category')

后者的结果

0    a
1    b
2    c
3    a
Name: B, dtype: category
Categories (3, object): [a, b, c]

在数据分析的过程中与分类型数据就会想到pd.get_dummies()具体的参照可以看之前的博客