Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Menukar Lajur Kategori Panda kepada Indeks Berangka Tanpa `get_dummies` dan `numpy`?

Bagaimana untuk Menukar Lajur Kategori Panda kepada Indeks Berangka Tanpa `get_dummies` dan `numpy`?

Susan Sarandon
Lepaskan: 2024-10-27 22:51:02
asal
607 orang telah melayarinya

How to Convert Pandas Categorical Columns to Numerical Indices Without `get_dummies` and `numpy`?

Tukar Kategori Panda kepada Nombor

Pertimbangkan DataFrame dengan lajur kategori, seperti kod negara:

cc | temp
US | 37.0
CA | 12.0
US | 35.0
AU | 20.0
Salin selepas log masuk

Untuk menukar kategori ini kepada indeks, mengelakkan penggunaan get_dummies dan numpy, pertimbangkan langkah berikut:

  1. Kategori Lajur: Tukar lajur kategori kepada jenis kategori:
df.cc = pd.Categorical(df.cc)
Salin selepas log masuk
  1. Dapatkan Kod Kategori: Gunakan atribut .codes untuk mendapatkan semula kod integer untuk setiap kategori:
df['code'] = df.cc.codes
Salin selepas log masuk

DataFrame yang terhasil akan termasuk lajur baharu yang dipanggil kod dengan indeks berangka:

   cc  temp  code
0  US  37.0     2
1  CA  12.0     1
2  US  35.0     2
3  AU  20.0     0
Salin selepas log masuk

Sebagai alternatif, anda boleh mendapatkan kod kategori tanpa mengubah suai DataFrame:

df.cc.astype('category').codes
Salin selepas log masuk
  1. Gunakan sebagai Indeks: Jika mahu, anda boleh menggunakan lajur kategori sebagai indeks untuk DataFrame yang lain:
df2 = pd.DataFrame(df.temp)
df2.index = pd.CategoricalIndex(df.cc)
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Lajur Kategori Panda kepada Indeks Berangka Tanpa `get_dummies` dan `numpy`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan