pandas.Categorical not preserved during DataFrame conversion and jl.convert fails
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評估
研究方向
從 pandas.DataFrame 轉換路徑以及 issue 中描述的 jl.convert(CategoricalArray, col) 情況著手。追蹤 pandas.Categorical 欄位的表示方式，然後驗證轉換保留了 CategoricalArray 的語意，且直接轉換不再失敗。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
Hi and thanks for the great package!
While working with juliacall + PythonCall.jl, I ran into two issues related to pandas.Categorical handling.
(In all examples below, jlrefers to Main from juliacall, i.e., from juliacall import Main as jl.)
DataFrame conversion ignores Categorical columns
When passing a pandas.DataFrame with categorical columns (i.e., dtype='category'), those columns are silently converted to Int64 vectors in Julia (presumably the .codes). This results in CategoricalArray semantics being lost — so interactions in Julia formulas like id & η1 are treated as numeric rather than generating dummy variables.
jl.convert() can’t convert pandas.Categorical to any Julia type
I tried using jl.convert(CategoricalArray, col) directly on a pandas.Series with categorical dtype, but got a MethodError. It appears PythonCall doesn’t yet support converting pandas.Categorical to any Julia-native type.
To work around this, I convert the column to str in Python (so it arrives as a Vector{String}), then manually wrap it in categorical(...) on the Julia side. This works, but it's not ideal for type fidelity or automatic translation.
Let me know if there's a cleaner workaround — or if you'd be open to a PR to improve automatic CategoricalArray support.
Thanks again!
- 主要語言
- Julia
- 星號
- 1.1k
- 分支
- 89
- 平均合併
- 2 天 15 小時
- 30 天內合併 PR
- 7
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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