【Python・Pandas】Indexがカテゴリデータを保持しているかどうかを確認する方法

PandasのIndex（インデックス）がカテゴリ型（category）のデータを保持しているかどうかを確認するには、index.is_categorical()メソッドを使用します。この記事では、実際のコード例と出力結果をもとに、具体的な手順をわかりやすく解説します。

事前準備：ライブラリのインポート

まず、必要なライブラリであるPandasをインポートします。

import pandas as pd

カテゴリ型のIndexを作成する

astype()メソッドを使うと、既存のIndexのデータ型を「category」に変換できます。ここでは、文字列のリストからカテゴリ型のPandasインデックスを作成してみましょう。

index = pd.Index(["Electronics", "Accessories", "Furniture"]).astype("category")

作成したPandasインデックスを表示して確認します。

print("Pandas Index...\n", index)

カテゴリデータかどうかを判定する

Indexがカテゴリデータを保持しているかどうかは、is_categorical()メソッドで判定できます。カテゴリ型であればTrue、そうでなければFalseが返されます。

print("\nDoes Index hold categorical data?\n", index.is_categorical())

完全なサンプルコード

ここまでの手順をまとめたコード全体は以下のとおりです。要素数やdtypeの確認もあわせて行っています。

import pandas as pd

# カテゴリ型のPandasインデックスを作成
index = pd.Index(["Electronics", "Accessories", "Furniture"]).astype("category")

# Pandasインデックスを表示
print("Pandas Index...\n", index)

# インデックス内の要素数を取得
print("\nNumber of elements in the index...\n", index.size)

# データのdtype（データ型）を取得
print("\nThe dtype...\n", index.dtype)

# インデックスがカテゴリデータを保持しているか確認
print("\nDoes Index hold categorical data?\n", index.is_categorical())

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

Pandas Index...
CategoricalIndex(['Electronics', 'Accessories', 'Furniture'], categories=['Accessories', 'Electronics', 'Furniture'], ordered=False, dtype='category')

Number of elements in the index...
3

The dtype...
category

Does Index hold categorical data?
True

出力を見ると、IndexがCategoricalIndexとして作成され、dtypeが「category」になっていることがわかります。そのため、is_categorical()の結果はTrueとなります。

補足：新しいバージョンのPandasでの推奨方法

is_categorical()はPandas 1.0以降で非推奨（deprecated）となっており、将来のバージョンで削除される予定です。最新の環境では、代わりに以下のようにCategoricalDtypeとの比較を行う方法が推奨されています。

import pandas as pd

# 方法1: CategoricalDtypeのインスタンスかどうかで判定
print(isinstance(index.dtype, pd.CategoricalDtype))

# 方法2: dtypeを直接「category」と比較
print(index.dtype == "category")

どちらの方法でも、Indexがカテゴリデータを保持していればTrueが返されます。プロジェクトで使用しているPandasのバージョンに応じて、適切な方法を選択してください。