如何在 Pandas 中將分類資料轉換為數值索引？

Pandas：將類別轉換為數值索引

在Pandas 中，您可能會遇到需要轉換類別資料的情況，例如國家類別資料的情況，例如國家類別/地區、轉換為數字索引。雖然 pd.get_dummies 可以將類別轉換為 one-hot 編碼，但它可能並不總是最有效的解決方案。以下是有關如何將類別轉換為數字索引的分步指南：

第1 步：對列進行分類

首先，將列的類型更改為categorical :

<code class="python">df.cc = pd.Categorical(df.cc)</code>

這會將國家/地區列轉換為分類列，由pd.Categorical(column_name) 表示。

步驟2：為程式碼建立新欄位

接下來，建立一個新欄位來儲存數字索引：

<code class="python">df['code'] = df.cc.codes</code>

分類列的代碼屬性為每個類別分配唯一的整數索引。

範例：

考慮以下DataFrame：

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

按照上述步驟操作後，您將擁有一個新的DataFrame：

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

按照上述步驟操作後，您將擁有一個新的DataFrame：

按照上述步驟操作後，您將擁有一個新的DataFrame：

• 其他選項：
• 在不修改DataFrame 的情況下取得程式碼： df.cc.astype('category') .codes

建立分類列作為索引： df2 = pd.DataFrame(df.temp); df2.index = pd.CategoricalIndex(df.cc)

以上是如何在 Pandas 中將分類資料轉換為數值索引？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！