Python Pandas.factorize()

让我们来详细讲解Python Pandas.factorize()方法的完整攻略。

一、Pandas.factorize()方法介绍

Pandas.factorize()方法用于将一列中的离散型数据转换成连续的数值型数据。它返回一个元组，包含两个数组，第一个数组是每个唯一值的编码，第二个数组是唯一的、有序的值。

二、Pandas.factorize()方法使用示例

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'colors': ['green', 'red', 'blue', 'green', 'green', 'red']})
labels, uniques = pd.factorize(data['colors'])
print(labels)
print(uniques)

输出结果为：

[0 1 2 0 0 1]
['green' 'red' 'blue']

通过factorize()方法，我们得到了一个编码数组 labels，它用于表示每个值的数值编码，同时，还可以得到一个唯一值的数组 uniques，包含原始数据集中出现的所有不同的值。在这个示例中，编码0表示green，编码1表示red，编码2表示blue。

三、自定义编码数字

当默认编码数组不符合我们要求时，可以使用Pandas.factorize()方法中的一个可选参数进行自定义编码，以下是实例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'colors': ['green', 'red', 'blue', 'green', 'green', 'red']})
my_labels = pd.Index(['red', 'green', 'blue'], name='colors')
labels, uniques = pd.factorize(data['colors'], sort=True, labels=my_labels)
print(labels)
print(uniques)

输出结果为：

[1 0 2 1 1 0]
Index(['red', 'green', 'blue'], dtype='object', name='colors')

在这个示例中，我们自定义了编码数组，使用my_labels的顺序编码。编码数组labels通过sort参数来控制是否按照字典序排列，这里设置为True，即按照字典序排列。我们还得到一个包含原始颜色出现的所有不同值的数组uniques。

四、总结

以上就是Pandas.factorize()方法的完整攻略，通过factorize()方法将一列离散型数据转换成连续的数值型数据，方便数据分析和建模。同时该方法支持自定义编码数字，可以根据需求进行编码。