Python Pandas Index.is_categorical()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Index.is_categorical() 函数检查索引是否持有分类数据。分类变量代表了可以被划分为不同组别的数据类型。分类变量的例子是种族、性别、年龄组和教育水平。

语法: Index.is_categorical()

参数：不接受任何参数。

返回： 如果索引是分类的，则为真。

例子#1：使用Index.is_categorical()函数来检查输入的Index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 :

现在我们找出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，表明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，该函数返回False，表明idx索引中的值不是分类的。