Python 重命名类别并将缺少的类别添加到系列中

我想重命名这些类别，并将缺少的类别添加到一个系列中

我的代码：

codedCol = bdAu['Bordersite']
print 'pre:'
print codedCol.head(10)
codedCol = codedCol.astype('category')
codedCol = codedCol.cat.set_categories(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'])
print 'post:'
print codedCol.head(10)

当我这样做的时候，结果是NaN

pre:
0    3
1    3
2    2
3    2
4    3
5    4
6    5
7    3
8    3
9    3
Name: Bordersite, dtype: int64
post:
0    NaN
1    NaN
2    NaN
3    NaN
4    NaN
5    NaN
6    NaN
7    NaN
8    NaN
9    NaN
dtype: category
Categories (10, object): [a, b, c, d, ..., g, h, i, j]

我做错了什么

谢谢

---

Kheeran

您已将类别设置为以下内容：

['a'、'b'、'c'、'd'、'e'、'f'、'g'、'h'、'i'、'j']

。

codedCat

中列中的当前值与任何类别都不匹配。因此，它们被重新设置为

NaN

。为了进一步阅读，请考虑这个例子：

---

由于

“a”

不是一个类别，它将被重新设置为

NaN

您已将类别设置为以下内容：

['a'、'b'、'c'、'd'、'e'、'f'、'g'、'h'、'i'、'j']

。

codedCat

中列中的当前值与任何类别都不匹配。因此，它们被重新设置为

NaN

。为了进一步阅读，请考虑这个例子：

---

由于

“a”

不是一个类别，它首先会被重新设置为

NaN

，或者创建

类别

，您可以使用

.astype（'category'）

，但是

类别

是从您的列中添加的，或者

类别

，其中定义了参数

类别

您可以使用：

codedCol = bdAu['Bordersite']
codedCol = pd.Series(pd.Categorical(codedCol, categories=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
print (codedCol)
0    3
1    3
2    2
3    2
4    3
5    4
6    5
7    3
8    3
9    3
dtype: category
Categories (10, int64): [0, 1, 2, 3, ..., 6, 7, 8, 9]

然后，但类别中的项目数量必须相同，否则错误：

ValueError：新类别需要与旧类别具有相同数量的项目

---

首先或创建

分类

您可以使用

.astype（'category'）

，但是

分类

是从您的列中添加的，或者

分类

带有参数

分类

，其中定义了

您可以使用：

codedCol = bdAu['Bordersite']
codedCol = pd.Series(pd.Categorical(codedCol, categories=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
print (codedCol)
0    3
1    3
2    2
3    2
4    3
5    4
6    5
7    3
8    3
9    3
dtype: category
Categories (10, int64): [0, 1, 2, 3, ..., 6, 7, 8, 9]

然后，但类别中的项目数量必须相同，否则错误：

ValueError：新类别需要与旧类别具有相同数量的项目

---

用于将类别添加到系列。

用于将类别添加到系列。

您的理想结果是什么？我添加了一个答案…如果有帮助请告诉我。您的理想结果是什么？我添加了一个答案…如果有帮助请告诉我。谢谢jezrael。这就是我要找的。乔西，谢谢你的解释。谢谢耶兹雷尔。这就是我要找的。乔西，谢谢你的解释。@jezrael编辑你的代码以便我可以删除否决票。@jezrael编辑你的代码以便我可以删除否决票。

codedCol = codedCol.cat.rename_categories(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'])
print (codedCol)
0    d
1    d
2    c
3    c
4    d
5    e
6    f
7    d
8    d
9    d
dtype: category
Categories (10, object): [a, b, c, d, ..., g, h, i, j]