对 pandas 中的一列字符串进行分解 [英] Factorize a column of strings in pandas
本文介绍了对 pandas 中的一列字符串进行分解的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
正如问题所说,我有一个数据框 df_original
,它非常大,但看起来像:
As the question says, I have a data frame df_original
which is quite large but looks like:
ID Count Column 2 Column 3 Column 4
RowX 1 234. 255. yes. 452
RowY 1 123. 135. no. 342
RowW 1 234. 235. yes. 645
RowJ 1 123. 115. no. 342
RowA 1 234. 285. yes. 233
RowR 1 123. 165. no. 342
RowX 2 234. 255. yes. 234
RowY 2 123. 135. yes. 342
RowW 2 234. 235. yes. 233
RowJ 2 123. 115. yes. 342
RowA 2 234. 285. yes. 312
RowR 2 123. 165. no. 342
.
.
.
RowX 1233 234. 255. yes. 133
RowY 1233 123. 135. no. 342
RowW 1233 234. 235. no. 253
RowJ 1233 123. 115. yes. 342
RowA 1233 234. 285. yes. 645
RowR 1233 123. 165. no. 342
我正在尝试删除文本数据并将其替换为预定义的等效数字.例如,在这种情况下,我想用 1
替换 Column3
的 yes
或 no
值或 0
分别.有没有办法做到这一点,而无需我手动进入并更改值?
I am trying to get rid of the text data and replace it with a predefined numerical equivalent. For example, in this case, I'd like to replace Column3
's yes
or no
values with 1
or 0
respectively. Is there a way to do this without me having to manually go in and alter the values?
推荐答案
series
RowX yes
RowY no
RowW yes
RowJ no
RowA yes
RowR no
RowX yes
RowY yes
RowW yes
RowJ yes
RowA yes
RowR no
Name: Column 3, dtype: object
pd.factorize
1 - series.factorize()[0]
array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0])
np.where
np.where(series == 'yes', 1, 0)
array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0])
pd.Categorical
/astype('category')
pd.Categorical(series).codes
array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0], dtype=int8)
series.astype('category').cat.codes
RowX 1
RowY 0
RowW 1
RowJ 0
RowA 1
RowR 0
RowX 1
RowY 1
RowW 1
RowJ 1
RowA 1
RowR 0
dtype: int8
pd.Series.replace
series.replace({'yes' : 1, 'no' : 0})
RowX 1
RowY 0
RowW 1
RowJ 0
RowA 1
RowR 0
RowX 1
RowY 1
RowW 1
RowJ 1
RowA 1
RowR 0
Name: Column 3, dtype: int64
上述内容的一个有趣的通用版本:
A fun, generalised version of the above:
series.replace({r'^(?!yes).*$' : 0}, regex=True).astype(bool).astype(int)
RowX 1
RowY 0
RowW 1
RowJ 0
RowA 1
RowR 0
RowX 1
RowY 1
RowW 1
RowJ 1
RowA 1
RowR 0
Name: Column 3, dtype: int64
任何不是是"
的都是0
.
这篇关于对 pandas 中的一列字符串进行分解的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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