pyspark.pandas.CategoricalIndex.rename_categories¶
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CategoricalIndex。rename_categories( new_categories:聯盟(列表,dict,可調用的],原地:bool=假 )→可選(pyspark.pandas.indexes.category.CategoricalIndex] ¶ -
重命名類別。
- 參數
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- new_categories 類似,dict-like或可調用的
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新類別將取代舊的類別。
類似:所有項目必須是唯一的新類別和數量的物品必須匹配現有的類別。
dict-like:指定類別新老的映射。類別不包含在映射中通過和額外的類別映射被忽略。
可調用:一個可調用的呼籲所有物品的類別,其返回值組成的新類別。
- 原地 bool,默認的錯誤
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是否要重命名這個分類的類別原地或返回一個副本重命名類別。
- 返回
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- 貓 CategoricalIndex或沒有
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分類刪除類別或沒有如果
原地= True。
- 提出了
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- ValueError
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如果新類別類似,沒有相同數量的物品比當前類別或不驗證類
另請參閱
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reorder_categories -
重新排序類別。
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add_categories -
添加新類別。
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remove_categories -
刪除指定的類別。
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remove_unused_categories -
刪除未使用的類別。
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set_categories -
將類別設置為指定的。
例子
> > >idx=ps。CategoricalIndex([“一個”,“一個”,“b”])> > >idx。rename_categories([0,1])CategoricalIndex([0, 0, 1],類別=[0,1],下令= False, dtype =“類別”)
對於dict-like
new_categories,額外的鑰匙被忽略和類別並不是在字典裏都通過> > >idx。rename_categories({“一個”:“一個”,“c”:“C”})CategoricalIndex ([' A ', ' A ', ' b '],類別= [A, b],下令= False, dtype =“類別”)
你也可以提供一個可調用創建新的類別
> > >idx。rename_categories(λx:x。上())CategoricalIndex ([' A ', ' A ', ' B '],類別= [A, B],下令= False, dtype =“類別”)