用法:
class pandas.CategoricalIndex(data=None, categories=None, ordered=None, dtype=None, copy=False, name=None)
基于基础
Categorical
的索引。CategoricalIndex 与 Categorical 一样,只能采用有限且通常是固定数量的可能值 (
categories
)。此外,与分类一样,它可能有顺序,但不可能进行数值运算(加法、除法等)。- data:array-like(一维)
分类的值。如果给出
categories
,则不在categories
中的值将被替换为NaN。- categories:index-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data
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
dtype
中给出,则生成的分类将是无序的。- dtype:CategoricalDtype 或“category”,可选
如果
CategoricalDtype
,不能与categories
或ordered
一起使用。- copy:布尔值,默认为 False
制作输入 ndarray 的副本。
- name:对象,可选
要存储在索引中的名称。
- ValueError
如果类别不验证。
- TypeError
如果给出了明确的
ordered=True
但没有给出categories
并且values
是不可排序的。
参数:
抛出:
注意:
有关更多信息,请参阅用户指南。
例子:
>>> pd.CategoricalIndex(["a", "b", "c", "a", "b", "c"]) CategoricalIndex(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'], categories=['a', 'b', 'c'], ordered=False, dtype='category')
CategoricalIndex
也可以从Categorical
实例化:>>> c = pd.Categorical(["a", "b", "c", "a", "b", "c"]) >>> pd.CategoricalIndex(c) CategoricalIndex(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'], categories=['a', 'b', 'c'], ordered=False, dtype='category')
已排序的
CategoricalIndex
可以具有最小值和最大值。>>> ci = pd.CategoricalIndex( ... ["a", "b", "c", "a", "b", "c"], ordered=True, categories=["c", "b", "a"] ... ) >>> ci CategoricalIndex(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'], categories=['c', 'b', 'a'], ordered=True, dtype='category') >>> ci.min() 'c'
相关用法
- Python pandas.CategoricalIndex.add_categories用法及代码示例
- Python pandas.CategoricalIndex.remove_unused_categories用法及代码示例
- Python pandas.CategoricalIndex.remove_categories用法及代码示例
- Python pandas.CategoricalIndex.map用法及代码示例
- Python pandas.CategoricalIndex.rename_categories用法及代码示例
- Python pandas.Categorical用法及代码示例
- Python pandas.Categorical.from_codes用法及代码示例
- Python pandas.CategoricalDtype用法及代码示例
- Python pandas.arrays.IntervalArray.is_empty用法及代码示例
- Python pandas.DataFrame.ewm用法及代码示例
- Python pandas.api.types.is_timedelta64_ns_dtype用法及代码示例
- Python pandas.DataFrame.dot用法及代码示例
- Python pandas.DataFrame.apply用法及代码示例
- Python pandas.DataFrame.combine_first用法及代码示例
- Python pandas.read_pickle用法及代码示例
- Python pandas.Index.value_counts用法及代码示例
- Python pandas.DatetimeTZDtype用法及代码示例
- Python pandas.DataFrame.cumsum用法及代码示例
- Python pandas.Interval.is_empty用法及代码示例
- Python pandas.api.indexers.FixedForwardWindowIndexer用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.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。