如何將所有字符串（如“故障”）轉換為唯一的浮點數？

Question

我有一個DataFrame，其中包含int ， float和object （帶字符的字符串）項。 我希望每個獨特的物體都有一個獨特的浮子，如此

Exhuast
Fault
Probation
Exhaust
Fault
Motor

至

1.
2.
3.
1.
2.
4.

此外，它是否適用於所有列，還是我必須逐列？

最后一個問題，它還將所有的int轉換為float嗎？

Answer 1

正如Jon所說，你可以使用Series.factorize 。

(s.factorize()[0]+1).astype('float')

要在整個DataFrame上按列執行此操作，只需使用apply 。

演示

>>> s = pd.Series(['Exhaust', 'Fault', 'Probation', 5, int,
                   'Exhaust', int, 'Fault', 'Motor'])

>>> s
0          Exhaust
1            Fault
2        Probation
3                5
4    <class 'int'>
5          Exhaust
6    <class 'int'>
7            Fault
8            Motor
dtype: object

>>> (s.factorize()[0]+1).astype('float')
array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  1.,  5.,  2.,  6.])

---

甲NumPy的解決方案可以是使用return_inverse的關鍵字ARG np.unique ，

(np.unique(s, return_inverse=True)[1]+1).astype('float')

然而，從一些粗略的基准測試來看，Pandas解決方案可能會更快。