pandas.Series.cat.categories#

Series.cat.категории[источник]#

Категории этой категориальной переменной.

Установка присваивает новые значения каждой категории (фактически переименование каждой отдельной категории).

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

Вызывает:

ValueError: Если новые категории не проходят проверку как категории или если количество новых категорий не равно количеству старых категорий

Смотрите также

rename_categories: Переименовать категории.
reorder_categories: Переупорядочить категории.
add_categories: Добавить новые категории.
remove_categories: Удалить указанные категории.
remove_unused_categories: Удалить неиспользуемые категории.
set_categories: Установить категории на указанные.

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')