Python|熊猫索引.is_categorical()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Index.is_categorical()函数检查索引是否包含分类数据。分类变量表示可以分成组的数据类型。分类变量的示例是种族、性别、年龄组和教育水平。

Syntax: Index.is_categorical()

Parameters : Doesn’t take any parameter.

Returns : True if the Index is categorical.

示例 #1：使用Index.is_categorical()函数检查输入索引是否是分类的。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the categorical Index
idx = pd.Index(['Labrador', 'Beagle', 'Mastiff', 'Lhasa',
                    'Husky', 'Beagle']).astype('category')
  
# Print the Index
idx

输出 ：

现在我们发现 idx 标签是否是分类的。

# Find whether idx1 is categorical or not.
idx.is_categorical()

输出 ：

该函数已返回 true，表示索引中包含的值是分类的。示例 #2：使用Index.is_categorical()函数来查找索引中包含的值是否是分类的。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Index
idx = pd.Index(['2015-10-31', '2015-12-02', None, '2016-01-03',
                      '2016-02-08', '2017-05-05', '2014-02-11'])
  
# Print the Index
idx

输出 ：

现在我们检查 idx 中的标签是否是分类的。

# test whether idx is having categorical values.
idx.is_categorical()

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样，该函数返回了False ，表示这些值在 idx 索引中不是分类的。