কম্পিউটার

Python Pandas CategoricalIndex - ডিক্ট-এর মতো নতুন বিভাগগুলির সাথে বিভাগগুলির নাম পরিবর্তন করুন


dict-এর মতো নতুন বিভাগগুলির সাথে বিভাগগুলির পুনঃনামকরণ করতে, CategoricalIndex rename_categories() ব্যবহার করুন পান্ডাসে পদ্ধতি।

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -

pd হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন

CategoricalIndex শুধুমাত্র একটি সীমিত, এবং সাধারণত স্থির, সম্ভাব্য মানের সংখ্যা নিতে পারে। "অর্ডার করা" পরামিতি −

ব্যবহার করে শ্রেণীবদ্ধকে ক্রমানুসারে বিবেচনা করুন
catIndex =pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s","p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=[ "p", "q", "r", "s"])

Categorical Index −

প্রদর্শন করুন
মুদ্রণ("CategoricalIndex...\n",catIndex)

বিভাগগুলির নাম পরিবর্তন করুন। নতুন ডিক্ট-এর মতো বিভাগগুলি সেট করুন যা পুরানো বিভাগগুলিকে প্রতিস্থাপন করবে

প্রিন্ট("\nশ্রেণীর নামকরণের পর ক্যাটেগরিক্যাল ইনডেক্স...\n", catIndex.rename_categories({'p':5, 'q':10, 'r':15, 's':20})) 

উদাহরণ

নিম্নলিখিত কোড -

pd# হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন # CategoricalIndex শুধুমাত্র একটি সীমিত, এবং সাধারণত স্থির, সম্ভাব্য মানগুলির সংখ্যা গ্রহণ করতে পারে# "অর্ডার করা" প্যারামিটারক্যাটইন্ডেক্স =pd.CategoricalIndex(["p", "q", ব্যবহার করে নির্দেশিত হিসাবে শ্রেণীবদ্ধকে বিবেচনা করুন "r", "s","p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"])# CategoricalIndexprint("CategoricalIndex...\n",catIndex)# ক্যাটাগরিপ্রিন্ট পান("\nCategoricalIndex...\n",catIndex.categories থেকে বিভাগগুলি প্রদর্শন করা হচ্ছে)# বিভাগগুলির পুনঃনামকরণ# নতুন ডিক্ট-এর মতো বিভাগ সেট করুন যা করবে পুরানো ক্যাটাগরি প্রিন্ট প্রতিস্থাপন করুন("\nবিভাগের নামকরণের পর CategoricalIndex...\n",catIndex.rename_categories({'p':5, 'q':10, 'r':15, 's':20}) 

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −

তৈরি করবে
CategoricalIndex...CategoricalIndex(['p', 'q', 'r', 's', 'p', 'q', 'r', 's'], categories=['p', 'q', 'r', 's'], ordered=True, dtype='category')CategoricalIndex...Index(['p', 'q', 'r', 's'] থেকে বিভাগগুলি প্রদর্শন করা হচ্ছে, dtype='object') CategoricalIndex বিভাগগুলির নামকরণের পর...CategoricalIndex([5, 10, 15, 20, 5, 10, 15, 20], categories=[5, 10, 15, 20], ordered=True, dtype ='বিভাগ')

  1. Python Pandas - দৈনিক সিলিং রেজোলিউশন সহ একটি নতুন Timedelta ফেরত দিন

  2. Python Pandas - মুছে ফেলা লেবেলগুলির পাস করা তালিকা দিয়ে নতুন সূচক তৈরি করুন

  3. পাইথন - একাধিক সূচক উপাদান মুছে নতুন পান্ডাস সূচক তৈরি করুন

  4. পাইথন - পান্ডাস ডেটাফ্রেম.রিনেম()