pandas.CategoricalIndex.map

CategoricalIndex.map(mapper) [source]

Преобразование значений с использованием соответствия (словарь, Series или функция).

Преобразует значения (их категории, а не коды) индекса в новые категории. Если соответствие в отображении является взаимно-однозначным, результатом будет CategoricalIndex с тем же порядком, что и у исходного, в противном случае возвращается Index.

Если используется dict или Series, любая неотображённая категория отображается на NaN. Обратите внимание, что в этом случае будет возвращён Index.

Параметры:	mapper : функция, словарь или Series Соответствие отображения.
Возвращает:	pandas.CategoricalIndex или pandas.Index Преобразованный индекс.

См. также

Index.map

Применение соответствия отображения к Index.

Series.map

Применение соответствия отображения к Series.

Series.apply

Применение более сложных функций к Series.

Примеры

>>> idx = pd.CategoricalIndex(['a', 'b', 'c'])
>>> idx
CategoricalIndex(['a', 'b', 'c'], categories=['a', 'b', 'c'],
                 ordered=False, dtype='category')
>>> idx.map(lambda x: x.upper())
CategoricalIndex(['A', 'B', 'C'], categories=['A', 'B', 'C'],
                 ordered=False, dtype='category')
>>> idx.map({'a': 'first', 'b': 'second', 'c': 'third'})
CategoricalIndex(['first', 'second', 'third'], categories=['first',
                 'second', 'third'], ordered=False, dtype='category')

Если отображение является взаимно-однозначным, порядок категорий сохраняется:

>>> idx = pd.CategoricalIndex(['a', 'b', 'c'], ordered=True)
>>> idx
CategoricalIndex(['a', 'b', 'c'], categories=['a', 'b', 'c'],
                 ordered=True, dtype='category')
>>> idx.map({'a': 3, 'b': 2, 'c': 1})
CategoricalIndex([3, 2, 1], categories=[3, 2, 1], ordered=True,
                 dtype='category')

Если отображение не является взаимно-однозначным, возвращается Index:

>>> idx.map({'a': 'first', 'b': 'second', 'c': 'first'})
Index(['first', 'second', 'first'], dtype='object')

Если используется dict, все неотображённые категории отображаются на NaN, и результатом будет Index:

>>> idx.map({'a': 'first', 'b': 'second'})
Index(['first', 'second', nan], dtype='object')