错误：astype（）获得意外的关键字参数“categories”

Question

 df = pd.DataFrame(['A+', 'A', 'A-', 'B+', 'B', 'B-', 'C+', 'C', 'C-', 'D+', 'D'],
                      index=['excellent', 'excellent', 'excellent', 'good', 'good', 'good', 'ok', 'ok', 'ok', 'poor', 'poor'])
    df.rename(columns={0: 'Grades'}, inplace=True)
    df

我试图使用以下代码从上面的数据框创建一个有序的类别-

df = df['Grades'].astype('category',categories=['D', 'D+', 'C-', 'C', 'C+', 'B-', 'B', 'B+', 'A-', 'A', 'A+'],ordered=True)

但是它给出了错误：astype（）得到了一个意外的关键字参数“categories”。

Answer 1

我想你错过了一个方括号：df['Grades'应该是df['Grades']。。。

测试：

df = pd.DataFrame(['A+', 'A', 'A-', 'B+', 'B', 'B-', 'C+', 'C', 'C-', 'D+', 'D'],
                      index=['excellent', 'excellent', 'excellent', 'good', 'good', 'good', 'ok', 'ok', 'ok', 'poor', 'poor'])
df.rename(columns={0: 'Grades'}, inplace=True)

df = df['Grades'].astype('category',categories=['D', 'D+', 'C-', 'C', 'C+', 'B-', 'B', 'B+', 'A-', 'A', 'A+'],ordered=True)


print(df)

输出：

excellent    A+
excellent     A
excellent    A-
good         B+
good          B
good         B-
ok           C+
ok            C
ok           C-
poor         D+
poor          D
Name: Grades, dtype: category
Categories (11, object): [D < D+ < C- < C ... B+ < A- < A < A+]

Answer 2

我想这个问题和你的熊猫版本有关

试试这个：

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.api.types import CategoricalDtype



df = pd.DataFrame(['A+', 'A', 'A-', 'B+', 'B', 'B-', 'C+', 'C', 'C-', 'D+', 'D'],
                  index=['excellent', 'excellent', 'excellent', 'good', 'good', 'good', 'ok', 'ok', 'ok', 'poor', 'poor'])
df.rename(columns={0: 'Grades'}, inplace=True)
df

grades = df['Grades'].astype(CategoricalDtype(categories = ['D','D+', 
                                                       'C-', 'C', 'C+',
                                                       'B-', 'B', 'B+',
                                                       'A-', 'A', 'A+'],
                                                      ordered=True))
grades.head()

Answer 3

从熊猫0.25被删除这些论点：

删除了astype（GH17742）中以前不推荐使用的ordered和categories关键字参数

在较新版本中，必须使用categorialdType并传递到aType：

from pandas.api.types import CategoricalDtype

cats = ['D', 'D+', 'C-', 'C', 'C+', 'B-', 'B', 'B+', 'A-', 'A', 'A+']
cat_type = CategoricalDtype(categories=cats, ordered=True)
df['Grades'] = df['Grades'].astype(cat_type)
print (df)
             Grades
excellent     A+
excellent      A
excellent     A-
good          B+
good           B
good          B-
ok            C+
ok             C
ok            C-
poor          D+
poor           D

或使用分类的

df['Grades'] = pd.Categorical(df['Grades'], categories=cats, ordered=True)
print (df)
             Grades
excellent     A+
excellent      A
excellent     A-
good          B+
good           B
good          B-
ok            C+
ok             C
ok            C-
poor          D+
poor           D