Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Menukar Kategori Panda kepada Indeks Berangka?

Bagaimana untuk Menukar Kategori Panda kepada Indeks Berangka?

Susan Sarandon
Lepaskan: 2024-10-29 03:44:02
asal
543 orang telah melayarinya

How to Convert Pandas Categories to Numerical Indices?

Menukar Kategori Panda kepada Indeks Berangka

Masalah:

Memandangkan bingkai data yang mengandungi nilai kategori, tugasnya adalah untuk menukar kategori ini ke dalam indeks berangka. Katakan kita mempunyai negara sebagai kategori seperti ini:

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

Daripada pengekodan satu-panas menggunakan get_dummies, matlamatnya adalah untuk memberikan indeks kepada setiap negara, seperti cc_index = [1,2,1,3] .

Penyelesaian:

Untuk menukar kategori Panda kepada indeks berangka, ikut langkah berikut:

  1. Tukar jenis data bagi lajur kategori:

    df.cc = pd.Categorical(df.cc)
    Salin selepas log masuk
  2. Buat lajur baharu untuk menyimpan kod kategori:

    df['code'] = df.cc.codes
    Salin selepas log masuk

Ini akan menghasilkan bingkai data dengan lajur kod tambahan yang mengandungi 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 menggunakan kaedah astype untuk menukar lajur kategori terus kepada lajur kategori dengan kod:

df.cc.astype('category').codes
Salin selepas log masuk

Satu lagi pilihan ialah menggunakan lajur kategori sebagai indeks rangka data baharu:

df2 = pd.DataFrame(df.temp)
df2.index = pd.CategoricalIndex(df.cc)
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Kategori Panda kepada Indeks Berangka?. 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