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   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

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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 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腳本之家。

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