从表中删除相应变量后，熊猫保留类别答案

【问题标题】：panadas keeps category after removing corresponding variables from the table从表中删除相应变量后，熊猫保留类别
【发布时间】：2023-02-12 22:45:42
【问题描述】：

社区，

给出一个带有 iris 数据集的简单示例：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
df_iris = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']],
                 columns= iris['feature_names'] + ['target'])
df_iris['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names)
df_iris = df_iris.drop("target", axis=1)
df_iris = df_iris[df_iris['species'] != 'setosa']

为什么在过滤掉 setosa 后我仍然可以通过打印 df_iris.species 看到该类别？

这会在之后尝试通过 seaborn 可视化数据时产生问题。重置数据框的索引没有帮助。如何从数据框中完全删除 setosa？

谢谢

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe

【解决方案1】：

有一个函数 remove_unused_categories 就是为了这个：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.cat.remove_unused_categories.html

【讨论】：