pandas 0.23 - CategoricalIndex.map()
pandas.CategoricalIndex.map

pandas.CategoricalIndex.map
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CategoricalIndex.map(mapper)
[source]CategoricalIndex.map(mapper)
[source] -
इनपुट पत्राचार (एक तानाशाह, श्रृंखला, या फ़ंक्शन) का उपयोग करके मानचित्र मान।
नई श्रेणियों के सूचकांक के मान (उनकी श्रेणियां, कोड नहीं) को मैप करें। यदि मैपिंग पत्राचार एक-से-एक है, तो परिणाम एक
CategoricalIndex
जिसमें मूल के समान ही आदेश संपत्ति है, अन्यथा एकIndex
लौटाया जाता है।यदि किसी
dict
याSeries
का उपयोग किया जाता है तो किसी भी गैर-सूचीबद्ध श्रेणी कोNaN
मैप किया जाता है। ध्यान दें कि यदि ऐसा होता है तो एकIndex
वापस आ जाएगा।पैरामीटर: मैपर : फ़ंक्शन, तानाशाही या श्रृंखला
मैपिंग पत्राचार।
यह दिखाता है: pandas.CategoricalIndex या pandas.Index
मैप किए गए सूचकांक।
यह भी देखें
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Index.map
-
एक
Index
पर मैपिंग पत्राचार लागू करें। -
Series.map
-
एक
Series
पर एक मानचित्रण पत्राचार लागू करें। -
Series.apply
-
किसी
Series
पर अधिक जटिल कार्य लागू करें।
उदाहरण
>>> idx = pd.CategoricalIndex(['a', 'b', 'c']) >>> idx CategoricalIndex(['a', 'b', 'c'], categories=['a', 'b', 'c'], ordered=False, dtype='category') >>> idx.map(lambda x: x.upper()) CategoricalIndex(['A', 'B', 'C'], categories=['A', 'B', 'C'], ordered=False, dtype='category') >>> idx.map({'a': 'first', 'b': 'second', 'c': 'third'}) CategoricalIndex(['first', 'second', 'third'], categories=['first', 'second', 'third'], ordered=False, dtype='category')
यदि मैपिंग एक-से-एक है तो श्रेणियों का क्रम संरक्षित है:
>>> idx = pd.CategoricalIndex(['a', 'b', 'c'], ordered=True) >>> idx CategoricalIndex(['a', 'b', 'c'], categories=['a', 'b', 'c'], ordered=True, dtype='category') >>> idx.map({'a': 3, 'b': 2, 'c': 1}) CategoricalIndex([3, 2, 1], categories=[3, 2, 1], ordered=True, dtype='category')
यदि मैपिंग एक-से-एक नहीं है तो एक
Index
वापस आ जाता है:>>> idx.map({'a': 'first', 'b': 'second', 'c': 'first'}) Index(['first', 'second', 'first'], dtype='object')
यदि एक
dict
का उपयोग किया जाता है, तो सभी गैर-सूचीबद्ध श्रेणियों कोNaN
मैप किया जाता है और परिणाम एकIndex
:>>> idx.map({'a': 'first', 'b': 'second'}) Index(['first', 'second', nan], dtype='object')
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