pandas.CategoricalIndex

class pandas.CategoricalIndex

Неизменяемый индекс, реализующий упорядоченное, разрезаемое множество. CategoricalIndex представляет разреженый индекс с базовым типом Categorical.

Добавлен в версии 0.16.1.

Параметры:	data : массив-подобный объект или Categorical, (одномерный) categories : необязательный, массив-подобный объект категории для CategoricalIndex ordered : boolean, указывает, являются ли категории упорядоченными copy : bool Создать копию входного массива name : объект Имя для хранения в индексе

Атрибуты

T	возвращает транспонированный индекс, который по определению равен самому себе
asi8
base	возвращает базовый объект, если память подлежащих данных
categories
codes
data	возвращает указатель на данные подлежащих данных
dtype
dtype_str
flags
has_duplicates
hasnans
inferred_type
is_all_dates
is_monotonic	псевдоним для is_monotonic_increasing (устаревшее)
is_monotonic_decreasing	возвращает True, если индекс монотонно убывает (только равные или
is_monotonic_increasing	возвращает True, если индекс монотонно возрастает (только равные или
is_unique
itemsize	возвращает размер типа данных элемента подлежащих данных
name
names
nbytes	возвращает количество байтов в подлежащих данных
ndim	возвращает количество измерений подлежащих данных,
nlevels
ordered
shape	возвращает кортеж формы подлежащих данных
size	возвращает количество элементов в подлежащих данных
strides	возвращает шаги подлежащих данных
values	возвращает подлежащие данные, которые являются Categorical

Методы

add_categories(*args, **kwargs)	Добавить новые категории.
all([other])
any([other])
append(other)	Присоединить коллекцию опций CategoricalIndex вместе
argmax([axis])	возвращает ndarray индекса максимального аргумента
argmin([axis])	возвращает ndarray индекса минимального аргумента
argsort(*args, **kwargs)
as_ordered(*args, **kwargs)	Устанавливает категориальную переменную как упорядоченную
as_unordered(*args, **kwargs)	Устанавливает категориальную переменную как неупорядоченную
asof(label)	Для отсортированного индекса возвращает последнюю метку до и включая переданную метку.
asof_locs(where, mask)	where : массив временных меток
astype(dtype)
copy([name, deep, dtype])	Создать копию этого объекта.
delete(loc)	Создать новый Индекс, удалив указанные местоположения
diff(*args, **kwargs)
difference(other)	Возвращает новый Индекс с элементами из индекса, которые не содержатся в other.
drop(labels[, errors])	Создать новый Индекс, удалив перечисленные метки
drop_duplicates(*args, **kwargs)	Возвращает Индекс с удалёнными дублирующими значениями
duplicated(*args, **kwargs)	Возвращает булевый массив np, обозначающий дублирующиеся значения
equals(other)	Определяет, содержат ли два объекта CategoricalIndex одинаковые элементы.
factorize([sort, na_sentinel])	Кодирует объект как перечислимый тип или категориальную переменную
fillna(value[, downcast])	Заполнить значения NA/NaN указанным значением
format([name, formatter])	Отобразить строковое представление Индекса
get_duplicates()
get_indexer(target[, method, limit, tolerance])	Вычисление индексатора и маски для нового индекса, исходя из текущего индекса.
get_indexer_for(target, **kwargs)	гарантированное возвращение индексатора, даже при не уникальных значениях
get_indexer_non_unique(target)	это же самое для CategoricalIndex для get_indexer; API
get_level_values(level)	Возвращает вектор значений меток для запрошенного уровня, равный длине
get_loc(key[, method])	Получить целочисленное расположение для запрошенной метки
get_slice_bound(label, side, kind)	Вычислить границу среза, соответствующую данной метке.
get_value(series, key)	Быстрый поиск значения из одномерного массива ndarray.
get_values()	возвращает основанные данные как массив ndarray
groupby(to_groupby)	Группирует метки индекса по заданному массиву значений.
holds_integer()
identical(other)	Аналогично equals, но проверяет, что другие сопоставимые атрибуты являются
insert(loc, item)	Создать новый Индекс, вставляя новый элемент в указанное местоположение.
intersection(other)	Образовать пересечение двух объектов Index.
is_(other)	Более гибкая, быстрая проверка, как is, но работает через представления
is_boolean()
is_categorical()
is_floating()
is_integer()
is_lexsorted_for_tuple(tup)
is_mixed()
is_numeric()
is_object()
is_type_compatible(kind)

isin(values[, level])	Вычислить булеву массив, указывающий, содержится ли каждое значение индекса в переданном наборе значений.
item()	возвращает первый элемент базовых данных как python
join(other[, how, level, return_indexers])	это внутренний непубличный метод
map(mapper)	Применить функцию маппера к категориям (а не кодам).
max(*args, **kwargs)	Максимальное значение объекта.
memory_usage([deep])	Использование памяти моими значениями
min(*args, **kwargs)	Минимальное значение объекта.
nunique([dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в объекте.
order([return_indexer, ascending])	Возвращает отсортированную копию Индекса
putmask(mask, value)	возвращает новый Индекс со значениями, установленными с помощью маски
ravel([order])	возвращает массив ndarray с уплощенными значениями базовых данных
reindex(target[, method, level, limit, ...])	Создать индекс со значениями целевого объекта (перемещение/добавление/удаление значений при необходимости)
remove_categories(*args, **kwargs)	Удаляет указанные категории.
remove_unused_categories(*args, **kwargs)	Удаляет категории, которые не используются.
rename(name[, inplace])	Установить новые имена в индексе.
rename_categories(*args, **kwargs)	Переименовывает категории.
reorder_categories(*args, **kwargs)	Переупорядочивает категории, как указано в new_categories.
repeat(n, *args, **kwargs)	Повторять элементы Индекса.
searchsorted(key[, side, sorter])	Найти индексы, куда следует вставить элементы для поддержания порядка.
set_categories(*args, **kwargs)	Устанавливает категории на указанные новые категории.
set_names(names[, level, inplace])	Установить новые имена в индексе.
set_value(arr, key, value)	Быстрый поиск значения из одномерного массива ndarray.
shift([periods, freq])	Сдвинуть Индекс, содержащий объекты datetime, на введенное количество периодов и
slice_indexer([start, end, step, kind])	Для упорядоченного Индекса вычислить индексатор среза для входных меток и
slice_locs([start, end, step, kind])	Вычислить позиции среза для входных меток.
sort(*args, **kwargs)
sort_values([return_indexer, ascending])	Возвращает отсортированную копию Индекса
sortlevel([level, ascending, sort_remaining])	Для внутренней совместимости с API Индекса
str	Псевдоним StringMethods
summary([name])
sym_diff(*args, **kwargs)
symmetric_difference(other[, result_name])	Вычислить отсортированное симметричное различие двух объектов Индекса.
take(indices[, axis, allow_fill, fill_value])	возвращает новый %(klass)s выбранных значениями индексов
to_datetime([dayfirst])	Для индекса, содержащего строки или объекты datetime.datetime, выполнить попытку
to_native_types([slicer])	разрезать и нарезать, затем отформатировать
to_series(**kwargs)	Создать Series с индексом и значениями, равными ключам индекса
tolist()	возвращает список значений Индекса
transpose(*args, **kwargs)	возвращает транспонирование, которое по определению равно self
union(other)	Образовать объединение двух объектов Index и отсортировать, если возможно.
unique()	Возвращает массив уникальных значений в объекте.
value_counts([normalize, sort, ascending, ...])	Возвращает объект, содержащий количество уникальных значений.
view([cls])