Если у меня есть фрейм данных, скажем, df, и если
df["levels"] = pd.Series(["low", "low", "med", "low", "med", "high"])
Есть ли способ изменить это на:
df["levels"] = pd.Series([0,0,1,0,1,2])
Я пробовал использовать preprocessing.LabelEncoder (), чтобы преобразовать это, но он просто сворачивается в [0,1,2]. Я знаю, что могу просто сделать это с помощью циклов for, но было бы здорово, если бы для этого уже существовал какой-нибудь инструмент. Любая помощь приветствуется!
Есть два пути .. op1 category
pd.Series(["low", "low", "med", "low", "med", "high"]).astype('category').cat.codes
Out[1454]:
0 1
1 1
2 2
3 1
4 2
5 0
dtype: int8
op2 factorize
pd.factorize(pd.Series(["low", "low", "med", "low", "med", "high"]))[0]
Out[1455]: array([0, 0, 1, 0, 1, 2], dtype=int64)
Я не уверен, как вы использовали sklearn для кодирования столбца строк, поскольку это не было включено в исходный пост. Однако вы можете использовать LabelEncoder(), выполнив следующие действия.
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit(df.levels.unique())
df.levels = le.transform(df.levels)
levels
0 1
1 1
2 2
3 1
4 2
5 0
