pyspark.pandas.CategoricalIndex.set_categories???
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CategoricalIndex.集分类高山市 新分类:联盟[pandas.core.indexes.base.Index,链表万事通, 顺序排列:可选性[布卢尔万事通=无, 重命名:布卢尔=虚伪, 内置:布卢尔=虚伪 )QQ可选 [pyspark.pandas.indexes.category.CategoricalIndex 万事通 ??? -
设置类别到指定的新分类
新分类包括新类别(结果产生未使用类别)或删除旧类别(结果数值设置为NAN)。if重命名True类别简单重命名(项目小于或多于旧类将产生数值设置为 NaN或未使用类别)。
这种方法可同时执行多项增删和重排序动作,因此比通过比较专业方法执行单步速度快
方法不做检查(例如旧类别是否包括在重排序新类别中),这可能导致出人意料的变化,例如使用特殊字符串d类型时,它不认为S1字符串等于单字符串
- 参数解析
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- 新分类 相似索引
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类别按新顺序排列
- 顺序排列 布尔默认假
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绝对值是否被视为定序绝对值不提供则不修改命令信息
- 重命名 布尔默认假
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新分类是否应被视为旧类别重命名或重排序类别
- 内置 布尔默认假
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是否重排序原位类别或返回本绝对数拷贝并重排序类别
- 回归
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- 分类Index重排序类别或原位无
- 提升
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- 值错误
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新分类不验证类别
并见
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rename_categories -
重命名类别
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reorder_categories -
重排序类别
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添加子类 -
添加新类别
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remove_categories -
删除指定的类别
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remove_unused_categories -
删除非使用类别
实例
>>>ix=ss系统.CategoricalIndex高山市链表高山市abccc)>>>ix分类Index ([a],b',b',c'类别=[a',b',c',命令=False,d类型='类
>>>ix.集分类〔'b',C)CisticalIndex([nan,b',b',c'类别=['b','c',命令=False,d类型='类
>>>ix.集分类〔一号,2,3万事通重命名=真实性)分类Index[1,2,2,3,3],类别=[1,2,3],序号=False,d类型='类
>>>ix.集分类〔一号,2,3万事通重命名=真实性,顺序排列=真实性)分类Index[1,2,2,3,3],类别=[1,2,3],顺序=True,d类型='类