這是一個資料框 - 'dist_copy' - 其值我想更改為分類。我只包含了一列，但我還想轉換其他列。
| 狀態 | dist_id | pct_free_reduced_lunch |
|---|---|---|
| 伊利諾伊州 | 1111 | 80% - 100% |
| 伊利諾伊州 | 1112 | 0 - 20% |
| 伊利諾伊州 | 2365 | 40% - 60% |
dist_copy.pct_free_reduced_lunch.unique()
回傳
array(['80% - 100%', '60% - 80%', '0 - 20%', '20% - 40%', '40% - 60%'], dtype=object)
以前，我曾經pd.Categorical將'pct_free_reduced_lunch'列中的所有值更改為'categorical'，并使用以下代碼建立順序：
dist_copy['pct_free_reduced_lunch'] = pd.Categorical(dist_copy['pct_free_reduced_lunch'],
categories=['0 — 20%','20% — 40%', '40% — 60%', '60% — 80%', '80% - 100%'], ordered=True)
今天，此代碼不起作用，僅保留第一個值，將所有其他值更改為 NaN。
| 狀態 | dist_id | pct_free_reduced_lunch |
|---|---|---|
| 伊利諾伊州 | 1111 | 80% - 100% |
| 伊利諾伊州 | 1112 | NaN |
| 伊利諾伊州 | 2365 | NaN |
我做錯了什么或誤解了什么？
更新：在我按照所需的順序將回傳的陣列中的每個分類值復制粘貼unique()到pd.Categorical函式內部的分類陣列中后，上面的代碼開始作業。
當我只是從頭開始輸入它們時，就創建了 NaN。
為什么？我真的很想知道！
uj5u.com熱心網友回復：
您正在使用破折號而不是連字符作為您的categories論點，除了'80% - 100%'. 但是在資料中只有連字符，因此幾乎都'80% - 100%'變成了NaN.
嘗試使用categories=sorted(dist_copy.pct_free_reduced_lunch.unique())以避免這種型別的錯字。
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