pandas 將字符串映射為數(shù)字

在有些數(shù)據(jù)集中，有些數(shù)據(jù)變量用字符串表示，但為了方便處理，往往想轉(zhuǎn)換為好處理的格式，這時候不一定要用one hot進行編碼，也可以直接轉(zhuǎn)成整數(shù)：

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

但是這樣映射的數(shù)字是從0開始的，如果有初始要求，可以對映射結(jié)果加上某個值，例如，把從0開始變?yōu)閺?5開始：

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 APV13CM0919JD1.0 1229644800
1 B001GXRQW0 A3G8U1G1V082SN5.0 1229472000
2 B001GXRQW0 A11T2Q0EVTUWP5.0 1229472000
3 B001GXRQW0 A9YKGBH3SV22C5.0 1229472000
4 B001GXRQW0 A34WZIHVF3OKOL1.0 1229472000
...... ...... ...
147189 B01H5PPJT4 A2K9WVQW9TLWNK5.0 1536969600
147190 B01H5PPJT4 A149ALSR6TPGF74.0 1536278400
147191 B01H5PPJT4 A2Q066NZCQSCOR5.0 1535500800
147192 B01H5PPJT4 A1KJLWCW7XBS8I5.0 1534550400
147193 B01H5PPJT4 ANABUB0FRZXRM5.0 1534204800

user_id item_id ratings time
0 0 APV13CM0919JD1.0 1229644800
1 0 A3G8U1G1V082SN5.0 1229472000
2 0 A11T2Q0EVTUWP5.0 1229472000
3 0 A9YKGBH3SV22C5.0 1229472000
4 0 A34WZIHVF3OKOL1.0 1229472000
... ... ...... ...
147189858 A2K9WVQW9TLWNK5.0 1536969600
147190858 A149ALSR6TPGF74.0 1536278400
147191858 A2Q066NZCQSCOR5.0 1535500800
147192858 A1KJLWCW7XBS8I5.0 1534550400
147193858 ANABUB0FRZXRM5.0 1534204800

pandas 將某一列的字符值轉(zhuǎn)換為數(shù)字

使用map的方法就可以實現(xiàn)把某一列的字符類型的值轉(zhuǎn)換為數(shù)字。

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

首先定義一個字典，然后使用map方法就可以把某一列的字符類型的值轉(zhuǎn)換為數(shù)字。

好了，這就是對使用pandas把某一列的字符值轉(zhuǎn)換為數(shù)字的認(rèn)識。

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持本站。

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