pandas 0.23 - CategoricalIndex.map()

pandas.CategoricalIndex.map




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pandas.CategoricalIndex.map

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 एक Index लौटाया जाता है।

यदि किसी dict या Series का उपयोग किया जाता है तो किसी भी गैर-सूचीबद्ध श्रेणी को NaN मैप किया जाता है। ध्यान दें कि यदि ऐसा होता है तो एक Index 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

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 को NaN मैप किया जाता है और परिणाम एक Index :

>>> idx.map({'a': 'first', 'b': 'second'})
Index(['first', 'second', nan], dtype='object')