如何从字符串变量创建数字索引？

Question

我正在使用面板数据，并且陷入这种情况：

我想要的是使用“国家/地区”作为参考来创建数字ID（NumID），如下所示： 有人能帮我吗？ 非常感谢！

Answer 1

一些选择：

groupby和ngroup

df['NumID_1'] = df.groupby('Country').ngroup() + 1

分解

df['NumID_2'] = df['Country'].factorize()[0] + 1

分类的

根据您的需求，您还可以考虑使用熊猫的Categorical数据类型：

df['NumID_3'] = df['Country'].astype('category')

  Country  Year Var1 Var2 Var3  NumID  NumID_1  NumID_2 NumID_3
0  Brazil  2000    A    B    C      1        1        1  Brazil
1  Brazil  2001    X    Y    Z      1        1        1  Brazil
2  Brazil  2002    F    F    H      1        1        1  Brazil
3  Brazil  2003    P    3    K      1        1        1  Brazil
4   Chile  2000    A    B    C      2        2        2   Chile
5   Chile  2001    X    Y    Z      2        2        2   Chile
6   Chile  2002    F    F    H      2        2        2   Chile
7   Chile  2003    P    3    K      2        2        2   Chile

Answer 2

尝试此操作以从国家/地区获取num id：

从pandas.api.types以pd格式导入pandas导入CategoricalDtype

标签，唯一性= pd.factorize（[[“巴西”，“巴西”，“巴西”，“巴西”，“智利”，“智利”，“智利”，“智利”]）

打印（“数值表示形式：\\ n”，标签）打印（“唯一值：\\ n”，唯一性） 在此处输入图像描述