pandas.Categorical not preserved during DataFrame conversion and jl.convert fails
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评估
调研方向
从 pandas.DataFrame 转换路径以及 issue 中描述的 jl.convert(CategoricalArray, col) 情况入手。跟踪 pandas.Categorical 列的表示方式，然后验证转换保留了 CategoricalArray 的语义，并且直接转换不再失败。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
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!
- 主要语言
- Julia
- 星标
- 1.1k
- 派生
- 89
- 平均合并
- 23 小时 52 分钟
- 30 天内合并 PR
- 4
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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