在数据分析中，我们经常需要对数据进行分类。如何处理这些分类数据是一个重要问题，因为分类数据不只是简单的字符串或数字，而是一种特殊类型的数据，即框分类数据（Categorical data）。Python 提供了一些工具来处理这种类型的数据。
我们需要了解什么是框分类数据。框分类数据是一组有限的离散值或类别。例如，我们可以将颜色分为红、绿、蓝等几个颜色类别。框分类数据可以是有序的（例如年龄段）或无序的（例如血型）。在 Python 中，我们通常使用 pandas 库来处理框分类数据。
让我们来看一个示例。假设我们有一个存储天气信息的数据集，其中包含日期、城市和温度。我们想把城市分为三个类别：“北京”，“上海”和“广州”。我们可以使用 pandas 的 Categorical 类来定义框分类数据：
import pandas as pd
cities = pd.Categorical(["北京", "上海", "广州", "北京"])
print(cities)
输出结果如下：
['北京', '上海', '广州', '北京']
Categories (3, object): ['北京', '广州', '上海']
这里，我们使用了 pandas 的 Categorical 类来创建一个框分类数据。注意，虽然我们指定了四个城市，但输出结果只有三个不同的城市。这是因为 Categorical 类自动将我们提供的城市列表转换为唯一的类别。
我们还可以使用 Categorical 对象的方法来获取类别信息：
print(cities.categories)
输出结果如下：
Index(['北京', '广州', '上海'], dtype='object')
这里，我们使用了 categories 属性来获取所有的类别。
另一个重要的功能是框分类数据的排序。在默认情况下，Categorical 数据是按照它们出现的顺序排序的。我们可以使用 ordered 参数来指定顺序：
cities = pd.Categorical(["北京", "上海", "广州", "北京"], ordered=True, categories=["北京", "上海", "广州"])
print(cities.min())
print(cities.max())
输出结果如下：
北京
广州
这里，我们定义了一个有序的 Categorical 数据，并使用 min() 和 max() 方法来获取最小和最大值。
到此，我们讨论了 Python 中的框分类数据及其处理方式。框分类数据是一种特殊的数据类型，可以用于描述离散的、有限的类别。Pandas 库提供了 Categorical 类，可以方便地处理框分类数据。
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