pandas.CategoricalIndex.map

CategoricalIndex.map(mapper)[source]

Преобразование значений с использованием входного соответствия или функции.

Преобразует значения (их категории, а не коды) индекса в новые категории. Если соответствие отображения является взаимно однозначным, результатом является CategoricalIndex, который имеет ту же свойство порядка, что и оригинал, в противном случае возвращается Index.

Если используется dict или Series, любая неотображённая категория преобразуется в NaN. Обратите внимание, что в этом случае возвращается Index.

Параметры

mapper: функция, dict 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 соответствие отображения 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 соответствие отображения 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 преобразуются в NaN, и результатом является Index:

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