Pandas 将所有对象列转换为类别

使用Pandas库进行数据处理和分析是数据科学家和数据分析师常用的工具之一。Pandas提供了丰富的功能，方便用户对数据进行操作和转换。其中的一个常见任务是将所有的对象列转换为类别。本文将介绍如何使用Pandas实现这一功能，并通过案例代码进行演示。

python
import pandas as pd
# 创建一个包含对象列的数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['Male', 'Female', 'Female', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)
# 查看数据框的数据类型
print(df.dtypes)
# 将对象列转换为类别
df['Gender'] = df['Gender'].astype('category')
# 再次查看数据框的数据类型
print(df.dtypes)

Name      object
Age        int64
Gender    object
dtype: object
Name        object
Age         int64
Gender    category
dtype: object

python
import pandas as pd
# 创建一个包含对象列的数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [18, 19, 20, 21],
        'Grade': ['A', 'B', 'C', 'A']}
df = pd.DataFrame(data)
# 查看数据框的数据类型
print(df.dtypes)
# 将对象列转换为类别
df['Name'] = df['Name'].astype('category')
df['Grade'] = df['Grade'].astype('category')
# 再次查看数据框的数据类型
print(df.dtypes)
# 输出转换后的数据集
print(df)

Name     object
Age       int64
Grade    object
dtype: object
Name     category
Age         int64
Grade    category
dtype: object
    Name  Age Grade
0    Tom   18     A
1  Jerry   19     B
2  Alice   20     C
3    Bob   21     A