Вопрос или проблема
Лично я никогда не использовал категориальный тип данных в pandas и оставляю все как объекты. Я видел, что его можно сохранять в формате parquet, сохранять данные и т.д…
В чем плюсы и минусы? Почему бы мне просто не преобразовать каждый объект в категориальный?
Основные преимущества использования категориального типа данных:
- Экономия памяти. Данные хранятся в виде целочисленных кодов, которые меньше по размеру, чем строки; категориальный тип требует меньше памяти для хранения того же объема данных по сравнению с объектным типом или типом int.
- Быстрее обработка. Операции с категориальными данными, такие как группировка, обычно выполняются быстрее, чем эквивалентные операции с объектными или целочисленными данными, поскольку они могут выполняться на целочисленных кодах, с которыми работать эффективнее, чем со строками.
Минусы:
- вывод группы: вывод groupby очень неаккуратен. В зависимости от ваших значений категорий генерируется много NaN.
- та же проблема относится и к фильтрации.
- проблема с конкатенацией типа категории: категориальный тип связан со словарем значений, поэтому при конкатенации или слиянии могут возникнуть проблемы и потеря категориального типа данных.
Вы можете найти более подробную информацию в моей статье здесь.
Ответ или решение
Использование категориальных данных в Pandas: Преимущества и Недостатки
Категориальные данные являются важным аспектом работы с данными в Python, и библиотека Pandas предоставляет мощные средства для их обработки. Несмотря на то, что многие пользователи по умолчанию сохраняют данные в типе object, использование категориальных типов может оказаться весьма полезным.
Преимущества категориальных данных
-
Эффективность использования памяти
В отличие от строкового типа данных, где каждое значение занимает больше места, категориальные типы данных хранятся как целочисленные коды. Это означает, что они требуют значительно меньше памяти. Например, если ваш набор данных содержит много повторяющихся строк, преобразование их в категориальный тип может снизить потребление памяти на десятки процентов. -
Увеличение скорости обработки
Операции над категориальными данными, такие какgroupby, выполняются быстрее, так как для этих операций используются целочисленные коды вместо строк. Это делает манипуляции с большими наборами данных более эффективными. -
Упрощение анализа данных
Категориальные данные могут облегчить анализ, позволяя вам легко группировать функции и выполнять сводные операции. Это может быть особенно полезно при использовании функций агрегирования.
Недостатки категориальных данных
-
Проблемы с выводом
groupby
При использовании методаgroupbyвыходные данные могут быть затруднены из-за наличия множества значенийNaN, особенно если категории не полностью охватывают данные. -
Фильтрация данных
Фильтрация категориальных данных может также привести к неожиданным результатам. Когда вы применяете фильтры, вы можете столкнуться с проблема с несовпадением категорий, что может вводить в заблуждение. -
Проблемы при объединении (конкатенации)
Категориальные данные связаны со словарем значений, что может создать сложности при объединении или конкатенации датафреймов. При этих операциях может возникнуть потеря категориального типа, что требует дополнительной обработки для восстановления структуры данных.
Когда использовать категориальные типы?
Хотя преобразование всех строк в категориальные типы может показаться привлекательным, важно тщательно оценить характер ваших данных. Если у вас большой набор данных с множеством повторяющихся значений, то использование категориальных типов может быть оправдано. Однако, если ваши данные слишком разнообразны или операции с ними часто требуют изменения структуры, то может быть целесообразнее оставить их в формате object.
Заключение
Использование категориальных данных в Pandas может серебряно упростить обработку и анализ данных, обеспечивая преимущества в памяти и скорости. Тем не менее, необходимо учитывать и возможные недостатки при принятии решения о том, как лучше структурировать ваши данные. Как опытный специалист в области ИТ, я рекомендую выполнять тесты на ваших реальных данных, чтобы понять, как различные типы данных влияют на производительность, и использовать категориальные типы там, где они действительно имеют смысл.
Дополнительную информацию вы можете найти в данной статье.