Wie konvertiert man kategoriale Daten in Pandas in numerische Indizes?

Pandas: Konvertieren Sie Kategorien in numerische Indizes

In Pandas können Situationen auftreten, in denen Sie kategoriale Daten wie Länder, in numerische Indizes umwandeln. Obwohl pd.get_dummies Kategorien in One-Hot-Codierungen konvertieren kann, ist dies möglicherweise nicht immer die effizienteste Lösung. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Konvertieren von Kategorien in numerische Indizes:

Schritt 1: Kategorisieren Sie die Spalte

Ändern Sie zunächst den Typ der Spalte in kategorisch:

<code class="python">df.cc = pd.Categorical(df.cc)</code>

Dies wandelt die Länderspalte in eine kategoriale Spalte um, gekennzeichnet durch pd.Categorical(column_name).

Schritt 2: Erstellen Sie eine neue Spalte für Codes

Als nächstes erstellen Sie eine neue Spalte zum Speichern der numerischen Indizes:

<code class="python">df['code'] = df.cc.codes</code>

Das Codes-Attribut der kategorialen Spalte weist jeder Kategorie einen eindeutigen ganzzahligen Index zu.

Beispiel:

Betrachten Sie den folgenden DataFrame:

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

Nachdem Sie die obigen Schritte ausgeführt haben, erhalten Sie einen neuen DataFrame:

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

Zusätzliche Optionen:

• Codes abrufen, ohne den DataFrame zu ändern: df.cc.astype('category').codes
• Kategoriale Spalte als Index erstellen: df2 = pd.DataFrame(df.temp); df2.index = pd.CategoricalIndex(df.cc)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiert man kategoriale Daten in Pandas in numerische Indizes?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!