Порядок категорий в Pandas

Если у меток есть естественная шкала, категории можно упорядочить. Конструктор Categorical собирает столбец с заданным списком уровней и флагом порядка, после чего сравнение между ячейками становится осмысленным.

Зададим уровни low, mid, high и проверим, что больше low:

import pandas as pd

levels = pd.Categorical(
	['mid', 'low', 'high', 'mid'],
	categories=['low', 'mid', 'high'],
	ordered=True,
)
ranks = pd.DataFrame({'level': levels})
print(ranks['level']) # выведет 0     mid
                      #         1     low
                      #         2    high
                      #         3     mid
                      #         Name: level, dtype: category
                      #         Categories (3, object): ['low' < 'mid' < 'high']
print(ranks['level'] > 'low') # выведет 0     True
                              #         1    False
                              #         2     True
                              #         3     True
                              #         Name: level, dtype: bool

В строке категорий видны знаки < между метками: порядок зафиксирован. Булев ряд показывает, где уровень строго выше low.

Создайте упорядоченный столбец size со значениями M, S, L и шкалой S, M, L. Выведите сравнение с M: где размер больше среднего.

Соберите таблицу с оценками B, A, C в упорядоченном столбце grade от C до A. Покажите, где оценка не ниже B.

Из упорядоченных стадий warm, cold, hot по шкале cold, warm, hot получите булев столбец: температура выше cold.