数据编码的黑科技：轻松将Object值变身离散值——Pandas Factorize

闲谈

2023-06-19 19:07:00

如何使用Pandas Factorize将对象值转化为离散值，助你轻松搞定数据分析

引言

在数据分析中，将对象值转换为离散值通常是一个必不可少的步骤。Pandas Factorize函数可以轻松实现这一操作，让我们深入探索它的用法和实际应用吧！

Pandas Factorize简介

Pandas Factorize函数将对象值（例如字符串或类别）编码为一组唯一的整数或分类标签。这样一来，便于后续的数据处理和分析，例如分类、聚合和可视化。

使用Factorize的步骤

导入Pandas库
```
import pandas as pd
```

创建或读取数据框

df = pd.DataFrame({
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"],
    "Age": [20, 25, 30, 35, 40],
    "City": ["New York", "London", "Paris", "Tokyo", "Berlin"]
})

应用Factorize函数
```
df["City_Encoded"] = df["City"].factorize()[0]
```
此处，factorize()函数返回一个元组，第一个元素为编码值，第二个元素为原始值到编码值的映射关系。

查看编码结果

print(df)

输出结果如下：

Name  Age City  City_Encoded
0  Alice   20  New York            0
1    Bob   25  London            1
2  Charlie  30   Paris            2
3   David   35  Tokyo            3
4     Eve   40  Berlin            4

可以看到，City列中的城市值已编码为唯一的整数。

Factorize的扩展应用

创建类别变量
```
df["City_Category"] = df["City"].astype("category")
```
这会将字符串列转换为类别变量，减少内存占用并提升性能。
创建离散区间
```
df["Age_Binned"] = pd.cut(df["Age"], bins=[0, 20, 30, 40, 50])
```
pd.cut()函数将数值列划分为离散区间，便于后续分析和可视化。