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Python cudf.CategoricalIndex用法及代碼示例

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類

參數：

data：array-like(一維): 分類的值。如果給出了類別，則不在類別中的值將被替換為 None/NaN。
categories：list-like，可選: 類別的類別。項目必須是唯一的。如果這裏沒有給出類別(也沒有在 dtype 中)，它們將從數據中推斷出來。
ordered：布爾型，可選: 此分類是否被視為有序分類。如果未在此處或在 dtype 中給出，則生成的分類將是無序的。
dtype：CategoricalDtype 或“category”，可選: 如果是 CategoricalDtype，則不能與類別一起使用或排序。
copy：布爾值，默認為 False: 製作輸入的副本。
name：對象，可選: 要存儲在索引中的名稱。

返回：

分類索引

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')

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cudf.CategoricalIndex。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。