【Python・Pandas】CategoricalIndexのカテゴリ名を変更する方法（rename_categoriesの使い方）

CategoricalIndexのカテゴリ名を変更するとは

PandasでCategoricalIndex（カテゴリカルインデックス）のカテゴリ名を変更するには、rename_categories()メソッドを使用します。このメソッドを使うことで、既存のカテゴリラベルを新しいラベルに一括して置き換えることができます。

まず、必要なライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd

CategoricalIndexの作成

CategoricalIndexは、限られた（通常は固定された）数の値のみを取ることができるインデックスです。カテゴリを設定するには「categories」パラメータを使用し、順序付きのカテゴリとして扱う場合は「ordered」パラメータにTrueを指定します。

catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"])

ここでは、値「p」「q」「r」「s」が繰り返し含まれるデータに対して、同じ4つのカテゴリを明示的に指定し、順序あり（ordered=True）のカテゴリカルインデックスを作成しています。

カテゴリ名の変更

カテゴリ名を変更するには、rename_categories()メソッドに新しいカテゴリのリストを渡します。新しいカテゴリが、古いカテゴリと同じ順序で置き換えられます。

print("\nカテゴリ名変更後のCategoricalIndex...\n", catIndex.rename_categories([5, 10, 15, 20]))

この例では、「p」「q」「r」「s」という文字列のカテゴリが、それぞれ「5」「10」「15」「20」という数値に置き換えられます。なお、元のカテゴリと新しいカテゴリの数は一致している必要がある点に注意してください。

サンプルコード全体

以下に、ここまでの手順をまとめた完全なコードを示します。

import pandas as pd

# CategoricalIndexは限られた、通常は固定された数の値のみを取ることができる
# 「categories」パラメータでカテゴリを設定
# 「ordered」パラメータで順序付きカテゴリとして扱う
catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"])

# CategoricalIndexを表示
print("CategoricalIndex...\n", catIndex)

# カテゴリを取得して表示
print("\nCategoricalIndexのカテゴリ表示...\n", catIndex.categories)

# カテゴリ名を変更
# 古いカテゴリを置き換える新しいカテゴリを設定
print("\nカテゴリ名変更後のCategoricalIndex...\n", catIndex.rename_categories([5, 10, 15, 20]))

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

CategoricalIndex...
CategoricalIndex(['p', 'q', 'r', 's', 'p', 'q', 'r', 's'], categories=['p', 'q', 'r', 's'], ordered=True, dtype='category')

CategoricalIndexのカテゴリ表示...
Index(['p', 'q', 'r', 's'], dtype='object')

カテゴリ名変更後のCategoricalIndex...
CategoricalIndex([5, 10, 15, 20, 5, 10, 15, 20], categories=[5, 10, 15, 20], ordered=True, dtype='category')

まとめ

PandasのCategoricalIndexでカテゴリ名を変更する際は、rename_categories()メソッドを使用します。ポイントは以下の通りです。

• rename_categories()には、元のカテゴリと同じ要素数のリストを渡す
• カテゴリの順序（ordered=Trueなど）は変更後も維持される
• データ自体の値も、対応する新しいカテゴリラベルに自動的に置き換わる

このメソッドを活用することで、カテゴリカルデータのラベル付けを柔軟に管理できます。