pandas.CategoricalIndex.add_categories#

CategoricalIndex.add_categories(*args, **kwargs)[源代码]#

添加新类别。

new_categories 将会包含在类别中最后/最高的位置，并且在此调用后将直接未使用。

Parameters:

new_categoriescategory 或 list-like of category: 要包含的新类别。

Returns:

Categorical: 添加了新类别的 Categorical。

Raises:

ValueError: 如果新类别包含旧类别或未通过类别验证

参见

rename_categories: 重命名类别。
reorder_categories: 重新排序类别。
remove_categories: 删除指定的类别。
remove_unused_categories: 删除未使用的类别。
set_categories: 将类别设置为指定的类别。

Examples

>>> c = pd.Categorical(['c', 'b', 'c'])
>>> c
['c', 'b', 'c']
Categories (2, object): ['b', 'c']

>>> c.add_categories(['d', 'a'])
['c', 'b', 'c']
Categories (4, object): ['b', 'c', 'd', 'a']

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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