📊 Pandas Category 数据类型 📊

在数据分析中，合理选择数据类型可以显著提升效率和存储空间利用率。对于分类数据（categorical data），Pandas 提供了 `category` 类型，这是一种非常实用的数据表示方式。当我们处理具有有限值范围的数据时，比如性别（男/女）、地区（北京/上海/广州）等，使用 `category` 类型尤为合适。

首先，将普通字符串转换为 `category` 类型后，Pandas 会自动创建一个类别列表，并用整数值代替原始值进行存储，这大大减少了内存占用。其次，在进行分组、排序或绘图操作时，基于整数值的操作速度更快，提升了计算效率。例如：`df['gender'] = df['gender'].astype('category')`。

此外，`category` 类型还支持自定义顺序，这对于需要特定排序逻辑的数据集非常有用。例如，我们可以设置 "低" < "中" < "高" 的顺序来处理风险评级数据。总之，灵活运用 `category` 类型，不仅能优化性能，还能让代码更加简洁优雅！💪✨