如何将 Pandas 类别转换为数值索引？

将 Pandas 类别转换为数值索引

问题：

给定一个包含分类值的数据框，任务是转换这些类别转化为数字索引。假设我们有这样的国家/地区类别：

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

我们的目标是为每个国家/地区分配一个索引，而不是使用 get_dummies 进行单热编码，例如 cc_index = [1,2,1,3] .

解决方案：

要将 Pandas 类别转换为数字索引，请按照下列步骤操作：

1. 更改分类列：

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

2. 创建一个新列来存储类别代码：

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

这将生成一个数据框包含数字索引的附加代码列：

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

或者，您可以利用 astype 方法将分类列直接转换为带有代码的分类列：

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

另一个选项是使用分类列作为新数据框的索引：

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

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