pandas 如何将字符串映射为数字

目录

• pandas 将字符串映射为数字
• pandas 将某一列的字符值转换为数字

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。