在Pandas中,可以使用`set_categories`方法来重置分类索引的类别。该方法可以接受一个新的类别列表作为参数,用于替换原有的类别。 具体步骤如下: 1. 首先,通过`astype`方法...
Categories (3, object): ['Group a', 'Group b', 'Group c'] 使用rename_categories可以达到同样的效果: In [71]: s = s.cat.rename_categories([1, 2, 3]) In [72]: s Out[72]: 0 1 1 2 2 3 3 1 dtype: category Categories (3, int64): [1, 2, 3] 或者使用字典对象: # You ...
Categories (3, object): ['a','b','c']In[43]: s2.astype(str)Out[43]:0a1b2c3adtype:objectIn[44]: np.asarray(s2)Out[44]: array(['a','b','c','a'], dtype=object) categories的操作 获取category的属性 Categorical数据有categories和ordered两个属性。可以通过s.cat.categories和s.cat....
Categories (4, object): ['a', 'b', 'c', 'd'] In [84]: s.cat.remove_unused_categories() Out[84]: 0 a 1 b 2 a dtype: category Categories (2, object): ['a', 'b'] 重置cagtegory 使用set_categories()可以同时进行添加和删除category操作: In [85]: s = pd.Series(["one", ...
df.grade.cat.add_categories(["d"]) 2.2.2 设置分类 使用set_categories重新设置分类 df.grade = df.grade.cat.set_categories(["a","b","c","d"]) df.grade 2.2.3 删除分类 使用remove_categories删除分类, 删除的值将替换为np.nan df.grade = df.grade.cat.remove_categories(["b"]) ...
请注意,Categorical.set_categories()无法知道某个类别是有意省略的还是因为拼写错误或(在 Python3 下)由于类型差异(例如,NumPy S1 dtype 和 Python 字符串)。这可能导致意外的行为! 排序和顺序 如果分类数据是有序的(s.cat.ordered == True),那么类别的顺序具有意义,并且可以执行某些操作。如果分类是无序的,....
也可以使用.set_categories()方法在一个步骤中添加和删除类别。 鉴于以下Series: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CKSKz958-1681365561337)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-ds-zh/-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00305.jpeg)] 以下代码将类别设置为"...
可以使用.remove_unused_categories()删除未使用的类别,如下所示: 设定类别 也可以使用.set_categories()方法在一个步骤中添加和删除类别。 鉴于以下Series: 以下代码将类别设置为"one"和"four": 结果将NaN替换为现在不存在的类别。 类别的描述性信息
s.cat.set_categories(['new_a','c']) 1. 2. (b)利用rename_categories修改,需要注意的是该方法会把值和分类同时修改 s = pd.Series(pd.Categorical(["a", "b", "c", "a",np.nan], categories=['a','b','c','d'])) s.cat.rename_categories(['new_%s'%i for i in s.cat.categorie...
使用set_categories()可以同时进行添加和删除category操作: In [85]: s = pd.Series(["one", "two", "four", "-"], dtype="category") In [86]: s Out[86]: 0 one 1 two 2 four 3 - dtype: category Categories (4, object): ['-', 'four', 'one', 'two'] ...