pandas.CategoricalIndex

class pandas.CategoricalIndex [source]

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

Введено в версии 0.16.1.

Параметры:	data : массив-подобный объект или Categorical, (одномерный) categories : необязательный, массив-подобный объект категории для CategoricalIndex ordered : булево значение, указывающее, являются ли категории упорядоченными copy : bool Создать копию входного массива name : объект Имя, которое будет храниться в индексе

Атрибуты

T	возвращает транспонированное значение, которое по определению равно self
asi8
base	возвращает базовый объект, если память для базовых данных находится
categories
codes
data	возвращает указатель на данные базовых данных
dtype
dtype_str
flags
has_duplicates
hasnans
inferred_type
is_all_dates
is_monotonic	псевдоним для is_monotonic_increasing (устарело)
is_monotonic_decreasing	возвращает, если индекс монотонно убывает (только равно или
is_monotonic_increasing	возвращает, если индекс монотонно возрастает (только равно или
is_unique
itemsize	возвращает размер типа данных элемента базовых данных
name
names
nbytes	возвращает количество байтов в базовых данных
ndim	возвращает количество измерений базовых данных,
nlevels
ordered
shape	возвращает кортеж формы базовых данных
size	возвращает количество элементов в базовых данных
strides	возвращает шаги базовых данных
values	возвращает базовые данные, которые являются Categorical

Методы

add_categories(\*args, \*\*kwargs)	Добавить новые категории.
all([other])
any([other])
append(other)	Присоединить коллекцию опций Index 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 последнее метку до и включая переданную метку.
asof_locs(where, mask)	where : массив временных меток
astype(dtype[, copy])	Создать Index со значениями, преобразованными к типам данных.
copy([name, deep, dtype])	Создать копию этого объекта.
delete(loc)	Создать новый Index, удалив указанные позиции(-и)
difference(other)	Возвращает новый Index со значениями из исходного индекса, которые отсутствуют в other.
drop(labels[, errors])	Создать новый Index, удалив указанный список меток
drop_duplicates(\*args, \*\*kwargs)	Возвращает Index с удаленными дублирующимися значениями
dropna([how])	Возвращает Index без значений NA/NaN
duplicated(\*args, \*\*kwargs)	Возвращает булевый массив np.ndarray, обозначающий дублирующиеся значения
equals(other)	Определяет, содержат ли два объекта CategoricalIndex одинаковые элементы.
factorize([sort, na_sentinel])	Кодирует объект как перечисленный 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])	Вычислить индексатор и маску для нового индекса, заданного текущим индексом.
get_indexer_for(target, \*\*kwargs)	гарантированное возвращение индексатора даже при не уникальных значениях
get_indexer_non_unique(target)	это то 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 целочисленную позицию для запрошенной метки
get_slice_bound(label, side, kind)	Вычисление границы среза, соответствующей данной метке.
get_value(series, key)	Быстрый поиск значения из одномерного массива ndarray.
get_values()	возвращает основанные данные как ndarray
groupby(values)	Группировать метки индекса по заданному массиву значений.
holds_integer()
identical(other)	Аналогично equals, но проверяет, что другие сравниваемые атрибуты
insert(loc, item)	Создать новый Index, вставив новый элемент в указанную позицию.
intersection(other)	Образовать пересечение двух объектов Index.
is_(other)	Более гибкая, быстрая проверка, подобная is, но работающая 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, находится ли каждое значение индекса в переданном наборе значений.
item()	вернуть первый элемент базовых данных как python
join(other[, how, level, return_indexers])	это внутренний непубличный метод
map(mapper)	Применить функцию отображения к категориям (а не к кодам).
max(\*args, \*\*kwargs)	Максимальное значение объекта.
memory_usage([deep])	Использование памяти моих значений
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, заданными маской
ravel([order])	Возвращает одномерный массив с расплощёнными значениями базовых данных
reindex(target[, method, level, limit, ...])	Создать индекс со значениями целевого объекта (перемещать/добавлять/удалять значения по мере необходимости)
remove_categories(\*args, \*\*kwargs)	Удаляет указанные категории.
remove_unused_categories(\*args, \*\*kwargs)	Удаляет неиспользуемые категории.
rename(name[, inplace])	Установить новые имена индекса.
rename_categories(\*args, \*\*kwargs)	Переименовывает категории.
reorder_categories(\*args, \*\*kwargs)	Переупорядочивает категории в соответствии со значениями в `new_categories`.
repeat(n, \*args, \*\*kwargs)	Повторить элементы индекса.
reshape(\*args, \*\*kwargs)	НЕ РЕАЛИЗОВАНО: не вызывать этот метод, поскольку изменение формы не поддерживается для объектов индекса и вызовет ошибку.
searchsorted(key[, side, sorter])	Найти индексы, где элементы должны быть вставлены для сохранения порядка.
set_categories(\*args, \*\*kwargs)	Устанавливает категории в указанные `new_categories`.
set_names(names[, level, inplace])	Установить новые имена индекса.
set_value(arr, key, value)	Быстрый поиск значения из одномерного массива.
shift([periods, freq])	Сдвинуть индекс, содержащий объекты datetime, на указанное число 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 местоположения срезов 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 симметричную разность двух объектов индекса.
take(indices[, axis, allow_fill, fill_value])	Возвращает новый %(klass)s выбранных значений по индексам
to_datetime([dayfirst])	УСТАРЕЛО: используйте вместо этого pandas.to_datetime().
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 транспонированный объект, который по определению равен самому себе
union(other)	Образовать объединение двух объектов индекса и отсортировать, если возможно.
unique()	Возвращает индекс уникальных значений в объекте.
value_counts([normalize, sort, ascending, ...])	Возвращает объект, содержащий подсчеты уникальных значений.

view([cls])
where(cond[, other])	Новое в версии 0.19.0.