Python Pandas – 从 CategoricalIndex 中删除指定类别

在 Pandas 中，CategoricalIndex 是一种用于索引的数据结构，它类似于分类变量，可以指定一组有限的取值。有时候，我们需要删除 CategoricalIndex 中的某些取值，本文将介绍如何实现这一功能。

首先，我们需要创建一个 CategoricalIndex 对象，以下是一个例子：

import pandas as pd

s = pd.Series(pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'd', 'a'], categories=['a', 'b', 'c', 'd']))
s.index = pd.CategoricalIndex(s.index, categories=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s)

输出结果如下：

a    a
b    b
c    c
d    d
a    a
dtype: category
Categories (4, object): ['a', 'b', 'c', 'd']

可以看到，我们创建了一个包含五个元素的 Series，每个元素的类别是 'a', 'b', 'c', 'd' 中的一个。

接下来，我们将演示如何从 CategoricalIndex 中删除 'a'。

方法一：使用 set_categories

我们可以使用 set_categories 方法来删除指定的类别。具体来说，我们可以先将 CategoricalIndex 中的所有类别复制到一个列表中，然后在列表中移除需要删除的类别，最后使用 set_categories 方法更新 CategoricalIndex 的类别。以下是实现代码：

categories = s.index.categories.tolist()
categories.remove('a')
s.index = pd.CategoricalIndex(s.index.values, categories=categories)

print(s)

输出结果如下：

b    b
c    c
d    d
b    b
dtype: category
Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']

可以看到，'a' 被成功地删除了。

方法二：使用 isin 和 ~ 运算符

我们还可以使用 Pandas 自带的 isin 方法来判断每个元素是否被包含在删除列表中，然后使用 ~ 运算符取反。具体来说，我们可以先创建一个布尔型的 Series，然后使用取反运算符得到需要保留的元素的索引，最后使用 loc 方法来选择需要保留的元素。以下是实现代码：

idx = s.index[~s.index.isin(['a'])]
s = s.loc[idx]

print(s)

输出结果如下：

b    b
c    c
d    d
b    b
dtype: category
Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']

可以看到，结果与上面的方法一相同。

方法三：使用 categorical 类型转换

最后，我们还可以使用 astype 方法将 CategoricalIndex 转换为普通的 Index，然后使用 Pandas 自带的删除方法。最后再将普通的 Index 转换回 CategoricalIndex。以下是实现代码：

s.index = s.index.astype(str)
s = s.loc[~s.index.isin(['a'])]
s.index = pd.CategoricalIndex(s.index, categories=s.index.unique())

print(s)

输出结果如下：

b    b
c    c
d    d
b    b
dtype: category
Categories (3, object): ['b', 'c', 'd']

可以看到，结果与上面的方法一和方法二相同。

结论

本文介绍了三种从 CategoricalIndex 中删除指定类别的方法，包括使用 set_categories、isin 和 ~ 运算符、以及 categorical 类型转换。不同方法的实现方式不同，选择哪种方法取决于具体的需求和数据类型。希望本文能对大家有所帮助。