Преобразовать категориальный столбец в конкретные целые числа

Question

Преобразовать категориальный столбец в конкретные целые числа

1

У меня есть несколько информационных фреймов с одним категоричным столбцом, определяющим пол (M/F). Я хочу назначить целое число 1 для мужчины и 2 для женщины. У меня есть следующий код, который cat кодирует их 0 и 1 вместо

df4["Sex"] = df4["Sex"].astype('category')
df4.dtypes
df4["Sex_cat"] = df4["Sex"].cat.codes
df4.head()

Но мне нужно, чтобы M было 1, а F - 2. Существует ли простой способ присвоения определенных целых чисел категориям?

Vlad 13 янв. 2019, в 03:20

Источник

1

Исходя из вашего объяснения, вы можете просто добавить 1 к cat.codes . df4["Sex_cat"] = df4["Sex"].cat.codes + 1
cs95 13 янв. 2019, в 02:03
0

@coldspeed Да, конечно.
U10-Forward 13 янв. 2019, в 02:05
0

@ U9-Forward Извините, я готовил ответ.
cs95 13 янв. 2019, в 02:06
0

@ Coldspeed Lol, я сделал больше похожий на OP в моем ответе :-)
U10-Forward 13 янв. 2019, в 02:07

Показать ещё 2 комментария

Теги:

python

pandas

3 ответа

0

Если вам нужно наложить определенный порядок, вы можете использовать pd.Categorical:

c = pd.Categorical(df["Sex"], categories=['M','F'], ordered=True)

Это гарантирует, что "М" будет дано наименьшее значение, "F" - следующее, и так далее. Затем вы можете просто получить доступ к codes и добавить 1.

df['Sex_cat'] = c.codes + 1

Лучше использовать pd.Categorical чем astype('category') если вы хотите более astype('category') контролировать, каким категориям назначаются какие коды.

coldspeed 13 янв. 2019, в 00:44

0

Вы также можете использовать лямбду с apply:

df4['sex'] = df4['sex'].apply(lambda x : 1 if x=='M' else 2)

Lalit 13 янв. 2019, в 00:20

Ещё вопросы

Исходя из вашего объяснения, вы можете просто добавить 1 к cat.codes . df4["Sex_cat"] = df4["Sex"].cat.codes + 1
@ U9-Forward Извините, я готовил ответ.
@ Coldspeed Lol, я сделал больше похожий на OP в моем ответе :-)

U9-Forward · Accepted Answer · 2019-01-13T00-09-00.000Z

1

Лучший ответ

IIUC:

df4['Sex'] = df4['Sex'].map({'M':1,'F':2})

И сейчас:

print(df4)

Был бы желаемый результат.

U9-Forward 13 янв. 2019, в 00:09

1

Для решения карты необходимо расширение для изящной обработки нескольких категорий (например, enumerate ), и astype('category') опасен, поскольку вы оставляете назначение пандам, порядок обычно лексикографический и не может контролироваться.
cs95 13 янв. 2019, в 02:09
0

@coldspeed Да, я удалил эту часть
U10-Forward 13 янв. 2019, в 02:10
1

Намного лучше. Вот почему я никогда не публикую полный ответ в комментариях, и поэтому вы должны тщательно подумать, прежде чем поднимать один ;-)
cs95 13 янв. 2019, в 02:11
0

@coldspeed Lol, да, добавил еще один с apply , менее эффективным, хотя.
U10-Forward 13 янв. 2019, в 02:11
1

Я бы предложил удалить его.
cs95 13 янв. 2019, в 02:15
0

@coldspeed Хорошо, поверь всему, что ты говоришь, панда гуру, ты :-)
U10-Forward 13 янв. 2019, в 02:16

Показать ещё 4 комментария