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Python cudf.CategoricalIndex用法及代码示例

用法: class cudf.CategoricalIndex(data=None, categories=None, ordered=None, dtype=None, copy=False, name=None)

代表另一列索引的可排序值的分类

参数：

data：array-like(一维): 分类的值。如果给出了类别，则不在类别中的值将被替换为 None/NaN。
categories：list-like，可选: 类别的类别。项目必须是唯一的。如果这里没有给出类别(也没有在 dtype 中)，它们将从数据中推断出来。
ordered：布尔型，可选: 此分类是否被视为有序分类。如果未在此处或在 dtype 中给出，则生成的分类将是无序的。
dtype：CategoricalDtype 或“category”，可选: 如果是 CategoricalDtype，则不能与类别一起使用或排序。
copy：布尔值，默认为 False: 制作输入的副本。
name：对象，可选: 要存储在索引中的名称。

返回：

分类索引

例子：

>>> import cudf
>>> import pandas as pd
>>> cudf.CategoricalIndex(
... data=[1, 2, 3, 4], categories=[1, 2], ordered=False, name="a")
CategoricalIndex([1, 2, <NA>, <NA>], categories=[1, 2], ordered=False, dtype='category', name='a')

>>> cudf.CategoricalIndex(
... data=[1, 2, 3, 4], dtype=pd.CategoricalDtype([1, 2, 3]), name="a")
CategoricalIndex([1, 2, 3, <NA>], categories=[1, 2, 3], ordered=False, dtype='category', name='a')

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注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.CategoricalIndex。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。