pandas：将字符串列转换为有序类别

使用Pandas库进行数据处理是数据科学家和分析师们的常见选择。Pandas提供了丰富的功能，可用于处理和分析结构化数据。其中一个常见的任务是将字符串列转换为有序类别。本文将介绍如何使用Pandas的Categorical数据类型来实现这一转换，并提供一个案例代码来说明其用法。

python
import pandas as pd
# 创建一个包含学生成绩的DataFrame
data = {'name': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        'grade': ['A', 'B', 'C', 'D']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将grade列转换为有序类别
df['grade'] = df['grade'].astype('category', ordered=True,
                                 categories=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
# 打印转换后的DataFrame
print(df)

python
import pandas as pd
# 创建一个包含学生成绩的DataFrame
data = {'name': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        'grade': ['A', 'B', 'C', 'D']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将grade列转换为有序类别
df['grade'] = df['grade'].astype('category', ordered=True,
                                 categories=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
# 打印转换后的DataFrame
print(df)

  name grade
0   张三     A
1   李四     B
2   王五     C
3   赵六     D