pandas.CategoricalIndex.categories#

property CategoricalIndex.categories[源代码]#

这个分类的类别。

设置为每个类别分配新值（实际上是重命名每个单独的类别）。

分配的值必须是一个类似列表的对象。所有项目必须是唯一的，并且新类别中的项目数量必须与旧类别中的项目数量相同。

引发:

ValueError: 如果新类别未验证为类别，或者新类别的数量与旧类别的数量不相等

参见

rename_categories: 重命名类别。
reorder_categories: 重新排序类别。
add_categories: 添加新类别。
remove_categories: 移除指定的类别。
remove_unused_categories: 移除未使用的分类。
set_categories: 将类别设置为指定的类别。

例子

对于 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')

对于 pandas.Categorical:

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

对于 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')