Python 熊猫-更改因子类型对象的级别顺序

我有一个熊猫数据框

df

，列

school

作为因子

Name    school
A       An
B       Bn
C       Bn

如何在python中将

school

列的级别从（'An'，'Bn'）更改为（'Bn'，'An'）

R当量为

levels(df$school) = c('Bn','An')

---

作为一般解决方案，您可以使用字典重新映射：

df = pd.DataFrame({'Name': ['A', 'B', 'C'], 
                   'school': ['An', 'Bn', 'Bn']})
d = {'An': 'Bn', 'Bn': 'An'}
df['school'] = df.school.map(d)
>>> df
  Name school
0    A     Bn
1    B     An
2    C     An

您可以使用（传入已排序的因子）：

您可以就地执行此操作：

In [21]: df['school'].cat.reorder_categories(['Bn', 'An'], inplace=True)

In [22]: df['school']
Out[22]:
0    An
1    Bn
2    Bn
Name: school, dtype: category
Categories (2, object): [Bn, An]

---

.

您可以设置

类别

：

import pandas as pd

school = pd.Series(["An", "Bn", "Bn"])
school = school.astype("category")

school.cat.categories = ["Bn", "An"]

---

我对R不太了解，不能说这是否正确，也不能说我的答案是否正确。我想这要看你的意图了！我最初的回答也使用了分类，但我对R也不太熟悉，无法推断OP只是重命名值还是重新排序类别。我想这不是OP想要的

pandas.Series.cat.categories

使用输入列表替换数据集中的值（因此级别

“an”

现在将是

“Bn”

，反之亦然），而问题只是更改级别的顺序。

import pandas as pd

school = pd.Series(["An", "Bn", "Bn"])
school = school.astype("category")

school.cat.categories = ["Bn", "An"]