pandas.api.extensions.ExtensionArray._values_for_factorize#

ExtensionArray._values_for_factorize()[源代码]#

返回适合因子化的数组和缺失值。

Returns:

valuesndarray: 适合因子化的数组。这应该保持顺序，并且是支持的 dtype（Float64、Int64、UInt64、String、Object）。默认情况下，扩展数组被强制转换为 object dtype。
na_valueobject: values 中要视为缺失的值。这将在因子化例程中被视为 NA，因此将被编码为 -1 并且不包含在 uniques 中。默认情况下，使用 np.nan。

Notes

此方法返回的值也用于 pandas.util.hash_pandas_object() 。如果需要，可以在 self._hash_pandas_object() 方法中重写。

Examples

>>> pd.array([1, 2, 3])._values_for_factorize()
(array([1, 2, 3], dtype=object), nan)

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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