Wie konvertiert man kategoriale Pandas-Spalten in numerische Indizes ohne „get_dummies' und „numpy'?

Konvertieren Sie Pandas-Kategorien in Zahlen

Betrachten Sie einen DataFrame mit einer kategorialen Spalte, z. B. Ländercodes:

cc | temp
US | 37.0
CA | 12.0
US | 35.0
AU | 20.0

So konvertieren Sie diese Kategorien in Indizes erstellen und die Verwendung von get_dummies und numpy vermeiden. Beachten Sie die folgenden Schritte:

1. Spalte kategorisieren: Konvertieren Sie die kategoriale Spalte in einen kategorialen Typ:

df.cc = pd.Categorical(df.cc)

2. Kategoriecodes abrufen: Verwenden Sie das .codes-Attribut, um die Ganzzahlcodes für jede Kategorie abzurufen:

df['code'] = df.cc.codes

Der resultierende DataFrame enthält a neue Spalte namens Code mit den numerischen Indizes:

   cc  temp  code
0  US  37.0     2
1  CA  12.0     1
2  US  35.0     2
3  AU  20.0     0

Alternativ können Sie die Kategoriecodes erhalten, ohne den DataFrame zu ändern:

df.cc.astype('category').codes

3. Als Index verwenden: Bei Bedarf können Sie die kategoriale Spalte als Index für einen anderen DataFrame verwenden:

df2 = pd.DataFrame(df.temp)
df2.index = pd.CategoricalIndex(df.cc)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiert man kategoriale Pandas-Spalten in numerische Indizes ohne „get_dummies' und „numpy'?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!