时间戳

首页 > 解决方案 > 熊猫数据透视表 - 导致意外边距的有序类别

python - 熊猫数据透视表 - 导致意外边距的有序类别

问题描述

使用 python 3.7 和 pandas 0.23.4。我正在尝试使用有序的分类数据制作数据透视表。如果我包括边距，则小计的顺序似乎不正确。

import pandas as pd
m='male'
f='female'

data = {'num': [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
        'age': [1,2,2,3,3,3,3,1,2,3],
        'sex': [f,f,f,f,f,f,f,m,m,m]}
df = pd.DataFrame(data=data)

df['age1'] = pd.Categorical(df['age'],categories=[3,2,1],ordered=True)
df['sex1'] = pd.Categorical(df['sex'],categories=[m,f],ordered=True)
pd.pivot_table(df,values='num',index='age1',columns='sex1',aggfunc='count',margins=True)

输出（边距顺序不正确，“所有”总和不在正确的行或列中）：

sex1  male  female  All
age1                   
3        1       4    2
2        1       2    3
1        1       1    5
All      7       3   10

预期输出（正确的边距顺序）：

sex1  male  female  All
age1                   
3        1       4    5
2        1       2    3
1        1       1    2
All      3       7   10

在此示例中，使用ordered=False 创建类别可能会更好。但是，我的大部分数据都是自动排序的（使用 pd.cut），所以我想知道这是否是预期的行为，如果是，有没有办法删除使用订单创建的类别的排序？

编辑- 这是一个使用 pd.cut 的示例。我将“年龄”列的值更改为与剪切顺序相反。

import pandas as pd
m='male'
f='female'
data = {'num': [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
        'age': [3,3,3,3,2,2,1,1,2,3],
        'sex': [f,f,f,f,f,f,f,m,m,m]}
df = pd.DataFrame(data=data)
df['cut'] = pd.cut(df['age'],[1,2,3,4],labels=['<2','2','>2'],right=False)
pd.pivot_table(df,values='num',index='cut',columns='sex',aggfunc='count',margins=True)

输出，同样具有不正确的行边距（对应于 pd.cut 中的有序类别）。

sex  female  male  All
cut                   
<2        1     1    5
2         2     1    3
>2        4     1    2
All       7     3   10

预期输出将是正确的行边距顺序。

sex  female  male  All
cut                   
<2        1     1    2
2         2     1    3
>2        4     1    5
All       7     3   10

标签： pythonpandasdataframepivot-table

解决方案

这是针对您的原始问题的修复程序。df['age1']从和中删除有序参数 df['sex1']

我的变化：

import pandas as pd
m = 'male'
f = 'female'

data = {'num': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
        'age': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 1, 2, 3],
        'sex': [f, f, f, f, f, f, f, m, m, m]}
df = pd.DataFrame(data=data)

df['age1'] = pd.Categorical(df['age'], categories=[3, 2, 1])
df['sex1'] = pd.Categorical(df['sex'], categories=[m, f])
pd.pivot_table(df, values='num', index='age1',
               columns='sex1', aggfunc='count', margins=True)

输出：

sex  male   female  All
age1            
3     1     4        5
2     1     2        3
1     1     1        2
All   3     7       10

来自文档： 此分类是否被视为有序分类。如果为 True，则将对生成的分类进行排序。一个有序的分类方面，在排序时，它的类别属性的顺序

因此，当您将ordered=True传递给 pd.Categorical 时，数据透视表将不会根据类别对聚合进行排序，但变量会出现在您的数据框中。如果您查看您的数据框，女性在男性之前出现，因此排序将保留该排序以用于聚合。

因此，要回答您的问题，这是有序的预期行为，如果您要在脚本中的其他位置对数据框进行排序，您应该小心这样做。

推荐阅读