Python CategoricalDtype自定义排序实现原理解析

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09 27 4

#%%import pandas as pdfrom datetime import datetimecity =["上海","北京","深圳","杭州","苏州","青岛","大连","齐齐哈尔","大理","丽江",     "天津","济南","南京","广州","无锡","连云港","张家界"]#创建自动从list中选取valuse值的get_list函数#replace=True代表允许选出的元素重复def get_list(items,size=20):  return pd.Series(items).sample(n=size,replace=True).to_list()#通过get_list自动生成数据，最终生成一个DataFramedf = pd.DataFrame({   "城市":get_list(city),   "仓位":get_list(["经济舱","商务舱","头等舱"]),   "航线":get_list(["单程","往返"]),   "日期": get_list([datetime(2020,8,1),datetime(2020,8,2),           datetime(2020,8,3),datetime(2020,8,4)]),   "时间": get_list(["09:00 - 12:00",            "13:00 - 15:30",            "06:30 - 15:00",            "18:00 - 21:00",            "20:00 - 23:20",            "10:00 - 15:00"]),   "航空公司": get_list(["东方航空","南方航空","深圳航空","山东航空","中国航空"]),   "出票数量":get_list([10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60]),  })#%%df

#%%#自定义type，以及自定义排序的顺序my_type = pd.CategoricalDtype(  categories=["头等舱","商务舱","经济舱"],  ordered=True)df["仓位"] = df["仓位"].astype(my_type) #将指定列转成自定义的typedf.dtypes#%%#通过透视表统计数据tb = pd.pivot_table(  df,  index=["城市","仓位","航线","日期","时间"],  values="出票数量",  aggfunc=sum)tb

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