Python pyspark CategoricalIndex.reorder_categories用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.CategoricalIndex.reorder_categories 的用法。

用法: CategoricalIndex.reorder_categories(new_categories: Union[pandas.core.indexes.base.Index, Any, List], ordered: Optional[bool] = None, inplace: bool = False) → Optional[pyspark.pandas.indexes.category.CategoricalIndex]

按照new_categories 中指定的重新排序类别。

new_categories 需要包括所有旧类别，并且没有新类别项。

参数：

new_categories：Index-like: 新顺序的类别。
ordered：布尔型，可选: 分类是否被视为有序分类。如果未给出，请勿更改排序信息。
inplace：布尔值，默认为 False: 是否对类别重新排序或返回此分类的副本以及重新排序的类别。

自版本 3.2.0 起已弃用。

cat：CategoricalIndex 或无: 已删除类别的分类，如果 inplace=True 则为无。

抛出：

ValueError: 如果新类别不包含所有旧类别项目或任何新类别项目

例子：

>>> idx = ps.CategoricalIndex(list("abbccc"))
>>> idx  
CategoricalIndex(['a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'],
                 categories=['a', 'b', 'c'], ordered=False, dtype='category')

>>> idx.reorder_categories(['c', 'b', 'a'])  
CategoricalIndex(['a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'],
                 categories=['c', 'b', 'a'], ordered=False, dtype='category')

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.CategoricalIndex.reorder_categories。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。

用法:

参数：

返回：

抛出：

例子：