二、有序分類
三、區間類別
category型別，使使用者能夠主力分類型別的變數，將普通序列轉化為分類變數用astype方法。
對乙個分類型別的series中的cat物件類似於上一章的str物件
有兩個組成部分，乙個是index，另乙個為是否有序
每乙個序列會被賦予唯一的整數編號，取決於cat.categories中的順序，通過cat.codes來訪問
增加：add_categories
刪除：remove_categories，刪除原來序列中存在的類後，此類再次查詢時為缺失
設定新序列：set_categories設定新的序列，若序列中沒有此類則為缺失
刪除未出現在序列中的類別：remove_unused_categories
改序列名：rename_categories
有序類別：as_ordered
無序類別：as_unordered
指定序列順序：reorder_categories
將序列變數進行排序後，可以通過sort_index, sort_values進行排序
比較有兩種：
一是：==，!=進行標量或長度的對比
二是：<,<=,>,>=進行原序列排序的對比
返回值為布林值
最重要的引數是bins，如果傳入整數 n ，則代表把整個傳入陣列的按照最大和最小值等間距地分為 n 段
bins的另乙個常見用法是指定區間分割點的列表（使用np.infty可以表示無窮大）
labels和retbins，分別代表了區間的名字和是否返回分割點（預設不返回）
qcut 和 cut 幾乎沒有差別，只是把 bins 引數變成的 q 引數
備三個要素，即左端點、右端點和端點的開閉狀態，其中開閉狀態可以指定right, left, both, neither中的一類
pd.interval(0,
1,'right'
)
mid, length, right, left, closed，分別表示中點、長度、右端點、左端點和開閉狀態
pd.intervalindex物件有四類方法生成，分別是from_breaks, from_arrays, from_tuples, interval_range
from_breaks的功能類似於 cut 或 qcut 函式，只不過後兩個是通過計算得到的分割點，而前者是直接傳入自定義的分割點
pd.intervalindex.from_breaks([1
,3,6
,10], closed=
'both'
)
from_arrays是分別傳入左端點和右端點的列表，適用於有交集並且知道起點和終點的情況
pd.intervalindex.from_arrays(left =[1
,3,6
,10],
right =[5
,4,9
,11],
closed =
'neither'
)
from_tuples傳入的是起點和終點元組構成的列表
pd.intervalindex.from_tuples([(
1,5)
,(3,
4),(
6,9)
,(10,
11)],
closed=
'neither'
)
interval_range中的start, end, periods, freq引數就對應了這四個量，從而就能構造出相應的區間
pd.interval_range(start=
1,end=
5,periods=
8)
intervalindex有若干常用屬性： left, right, mid, length，分別表示左右端點、兩端點均值和區間長度
contains 和 overlaps，分別指逐個判斷每個區間是否包含某元素，以及是否和乙個pd.interval物件有交集
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