pandas.Categorical.array#

Categorical.__array__(dtype=None, copy=None)[源代码]#

numpy 数组接口。

用户不应直接调用此方法。而是由 numpy.array() 和 numpy.asarray() 调用。

Parameters:

dtypenp.dtype 或 None: 指定数组的数据类型。
copybool 或 None，可选: 请参阅 numpy.asarray() 。

Returns:

numpy.array: 一个 numpy 数组，其数据类型要么是指定的数据类型，要么（如果 dtype==None（默认））与 categorical.categories.dtype 相同。

Examples

>>> cat = pd.Categorical(['a', 'b'], ordered=True)

以下调用 cat.__array__

>>> np.asarray(cat)
array(['a', 'b'], dtype=object)

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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pandas.Categorical.__array__#

pandas.Categorical.array#