pandas.Series.cat.categories #
- 系列.cat。类别[来源] #
此分类的类别。
设置为每个类别分配新值(实际上是每个单独类别的重命名)。
分配的值必须是类似列表的对象。所有项目必须是唯一的,并且新类别中的项目数量必须与旧类别中的项目数量相同。
- 加薪:
- 值错误
如果新类别未验证为类别,或者新类别的数量与旧类别的数量不相等
也可以看看
rename_categories
重命名类别。
reorder_categories
重新排序类别。
add_categories
添加新类别。
remove_categories
删除指定的类别。
remove_unused_categories
删除不使用的类别。
set_categories
将类别设置为指定的类别。
例子
>>> ser = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a'], dtype='category') >>> ser.cat.categories Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
>>> raw_cat = pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'a'], categories=['b', 'c', 'd']) >>> ser = pd.Series(raw_cat) >>> ser.cat.categories Index(['b', 'c', 'd'], dtype='object')
>>> cat = pd.Categorical(['a', 'b'], ordered=True) >>> cat.categories Index(['a', 'b'], dtype='object')
>>> ci = pd.CategoricalIndex(['a', 'c', 'b', 'a', 'c', 'b']) >>> ci.categories Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
>>> ci = pd.CategoricalIndex(['a', 'c'], categories=['c', 'b', 'a']) >>> ci.categories Index(['c', 'b', 'a'], dtype='object')