pandas.Categorical.categories

propertyCategorical.categories[source]

Категории этой категориальной переменной.

Установка присваивает новые значения каждой категории (эффективно переименовывает каждую отдельную категорию).

Присваиваемое значение должно быть объектом типа список. Все элементы должны быть уникальными, и количество элементов в новых категориях должно быть таким же, как и количество элементов в старых категориях.

Raises:

ValueError

Если новые категории не соответствуют требованиям для категорий или количество новых категорий не равно количеству старых категорий

См. также

rename_categories

Переименование категорий.

reorder_categories

Переупорядочение категорий.

add_categories

Добавление новых категорий.

remove_categories

Удаление указанных категорий.

remove_unused_categories

Удаление категорий, которые не используются.

set_categories

Установка категорий на заданные значения.

Примеры

Для pandas.Series:

>>> ser = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a'], dtype='category')
>>> ser.cat.categories
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

>>> raw_cat = pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'a'], categories=['b', 'c', 'd'])
>>> ser = pd.Series(raw_cat)
>>> ser.cat.categories
Index(['b', 'c', 'd'], dtype='object')

Для pandas.Categorical:

>>> cat = pd.Categorical(['a', 'b'], ordered=True)
>>> cat.categories
Index(['a', 'b'], dtype='object')

Для pandas.CategoricalIndex:

>>> ci = pd.CategoricalIndex(['a', 'c', 'b', 'a', 'c', 'b'])
>>> ci.categories
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

>>> ci = pd.CategoricalIndex(['a', 'c'], categories=['c', 'b', 'a'])
>>> ci.categories
Index(['c', 'b', 'a'], dtype='object')