Категории pandas: CategoricalDtype, порядок и NaN — задачи

Практика категориальных данных pandas: CategoricalDtype, сортировка и значения вне заданной шкалы.

Состав подборки: 1 вопрос с выбором ответа, 3 задачи на код. Условия и формат проверки указаны на странице каждой задачи.

Разберите маленький пример

Уровни low, medium, high имеют смысловой порядок, который не совпадает с алфавитом. Задайте ordered-категории в нужной последовательности. Значение urgent, отсутствующее в шкале, нельзя молча считать одним из трёх уровней: при приведении оно может стать пропуском.

На что обратить внимание

• До преобразования сравните наблюдаемые значения с допустимым набором.
• Отдельно проверьте регистр, пробелы и уже имеющиеся пропуски.
• Упорядоченная категория задаёт порядок, но не числовое расстояние между уровнями.

Порядок практики

1. Категориальные столбцы: CategoricalDtype и упорядоченная сортировка — задача по NumPy и pandas — выбор ответа.
2. pandas CategoricalDtype: сортировка категорий и строк — код.
3. Pandas CategoricalDtype: сортировка категорий и отчёт — код.
4. pandas CategoricalDtype: почему astype заменяет значения на NaN — код.

Куда двигаться дальше

Соседние темы очистки и группировки есть в бесплатном тренажёре NumPy и pandas.

Очистка и контроль типов.