pandas 如何将字符串映射为数字

pandas 将字符串映射为数字

在有些数据集中，有些数据变量用字符串表示，但为了方便处理，往往想转换为好处理的格式，这时候不一定要用one hot进行编码，也可以直接转成整数：

test_df["xx"] = pd.factorize(test_df["xx"])[0].astype(int)

但是这样映射的数字是从0开始的，如果有初始要求，可以对映射结果加上某个值，例如，把从0开始变为从15开始：

test_df["xx"] = test_df["xx"].add(15)

效果gift_cards["user_id"] = pd.factorize(gift_cards["user_id"])[0].astype(int)：

           user_id         item_id  ratings        time
0       B001GXRQW0   APV13CM0919JD      1.0  1229644800
1       B001GXRQW0  A3G8U1G1V082SN      5.0  1229472000
2       B001GXRQW0   A11T2Q0EVTUWP      5.0  1229472000
3       B001GXRQW0   A9YKGBH3SV22C      5.0  1229472000
4       B001GXRQW0  A34WZIHVF3OKOL      1.0  1229472000
...            ...             ...      ...         ...
147189  B01H5PPJT4  A2K9WVQW9TLWNK      5.0  1536969600
147190  B01H5PPJT4  A149ALSR6TPGF7      4.0  1536278400
147191  B01H5PPJT4  A2Q066NZCQSCOR      5.0  1535500800
147192  B01H5PPJT4  A1KJLWCW7XBS8I      5.0  1534550400
147193  B01H5PPJT4   ANABUB0FRZXRM      5.0  1534204800

        user_id         item_id  ratings        time
0             0   APV13CM0919JD      1.0  1229644800
1             0  A3G8U1G1V082SN      5.0  1229472000
2             0   A11T2Q0EVTUWP      5.0  1229472000
3             0   A9YKGBH3SV22C      5.0  1229472000
4             0  A34WZIHVF3OKOL      1.0  1229472000
...         ...             ...      ...         ...
147189      858  A2K9WVQW9TLWNK      5.0  1536969600
147190      858  A149ALSR6TPGF7      4.0  1536278400
147191      858  A2Q066NZCQSCOR      5.0  1535500800
147192      858  A1KJLWCW7XBS8I      5.0  1534550400
147193      858   ANABUB0FRZXRM      5.0  1534204800

pandas 将某一列的字符值转换为数字

使用map的方法就可以实现把某一列的字符类型的值转换为数字。

class_mapping = {'A':0, 'B':1}
data[class] = data[class].map(class_mapping)

首先定义一个字典，然后使用map方法就可以把某一列的字符类型的值转换为数字。

好了，这就是对使用pandas把某一列的字符值转换为数字的认识。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持Devmax。