そのカテゴリを更新する列の値によってパンダcatagoricalデータフレームをフィルタリング

ローガンWLV：

私はパンダcatagoricalのデータフレームでの始めています。

のは、私が持っているとしましょう（1） ：

A    B     C
-------------
3    Z     M
O    X     T
4    A     B

：私はそのようなデータフレームフィルタリングdf[ df['B'] != "X"]だから私は結果としてなるだろう（2） ：

A    B     C
-------------
3    Z     M
4    A     B

で（1） df['B'].cat.categories #would equal to ['Z', 'X', 'A']

（2） df['B'].cat.categories #still equal to ['Z', 'X', 'A']

フィルタリングこの種の操作の後にすべての列のDFカテゴリを更新する方法？

ALollz：

remove_unused_categories フィルタリング後の列から。

piRSquaredが指摘するように、あなたは簡潔にすべての列与えられ、これを行うことができますカテゴリDTYPEです。

df = df.query('B != "X"').apply(lambda s: s.cat.remove_unused_categories())

---

これは、フィルタリング後の列をループします。

print(df)
#   A  B  C
#0  3  Z  M
#1  O  X  T
#2  4  A  B

df['B'].cat.categories
#Index(['A', 'X', 'Z'], dtype='object')

df = df[ df['B'] != 'X']

# Update all category columns
for col in df.dtypes.loc[lambda x: x == 'category'].index:
    df[col] = df[col].cat.remove_unused_categories()

df['B'].cat.categories
#Index(['A', 'Z'], dtype='object')

df['C'].cat.categories
#Index(['B', 'M'], dtype='object')