在Python中，我创建了一个像这样的分类变量：
x = pd.Categorical(["Hi", "Lo", "Med", "Zer", "Lo", "Zer", "Lo", "Hi"], categories = ["Zer", "Lo", "Med", "Hi"], ordered=True)
我想比较元素0和元素1。原则上，“Hi”大于“Lo”。为什么我输入x[0] > x[1]时得到False？如何根据分类变量的有序分类比较它们的两个元素？
x[0] > x[1]
False
knpiaxh11#
您可以比较codes：
codes
x = pd.Categorical( ["Hi", "Lo", "Med", "Zer", "Lo", "Zer", "Lo", "Hi"], categories=["Zer", "Lo", "Med", "Hi"], ordered=True,)print(x.codes[0] > x.codes[1])
x = pd.Categorical(
["Hi", "Lo", "Med", "Zer", "Lo", "Zer", "Lo", "Hi"],
categories=["Zer", "Lo", "Med", "Hi"],
ordered=True,
)
print(x.codes[0] > x.codes[1])
图纸：
True
hmtdttj42#
一旦你对一个项目进行切片，你就回到了一个python字符串，并丢失了所有关于订单的信息：
type(x[0])# str
type(x[0])
# str
要进行有效的比较，您需要保持为数组：
x[[0]]>x[[1]]# array([ True])
x[[0]]>x[[1]]
# array([ True])
当使用pandas/numpy时，你通常希望执行向量操作，即一次处理多个项目/比较。
2条答案
按热度按时间knpiaxh11#
您可以比较
codes：图纸：
hmtdttj42#
一旦你对一个项目进行切片，你就回到了一个python字符串，并丢失了所有关于订单的信息：
要进行有效的比较，您需要保持为数组：
当使用pandas/numpy时，你通常希望执行向量操作，即一次处理多个项目/比较。