如何在熊猫中处理这种逻辑

时间:2016-08-16 04:57:47

标签: python pandas dataframe categorical-data

我的数据框如下所示。

   coutry      flag
0  China       red
1  Russia      green
2  China       yellow
3  Britain     yellow
4  Russia      green
......................

在df [' country']中,您可以看到许多不同的国家/地区名称。我想将第一个出现的国家设置为1,将第二个设置为2.标志是相同的逻辑。所以你可以看到结果是:

 coutry      flag
0  1          1
1  2          2
2  1          3
3  3          3
4  2          2

但我不知道如何在python中实现这个逻辑。谢谢。 此外,当我得到结果数据帧时,我想要一个函数将数据帧备份到原始数据框。

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您可以使用Categorical并添加1

df['coutry'] = pd.factorize(df.coutry)[0] + 1
df['flag'] = pd.factorize(df.flag)[0] + 1
print (df)
   coutry  flag
0       1     1
1       2     2
2       1     3
3       3     3
4       2     2

然后,如果需要节省内存,您可以按map将列转换为categories

df['coutry'] = pd.Categorical(pd.factorize(df.coutry)[0] + 1)
df['flag'] =  pd.Categorical(pd.factorize(df.flag)[0] + 1)
print (df)
  coutry flag
0      1    1
1      2    2
2      1    3
3      3    3
4      2    2
print (df.dtypes)
coutry    category
flag      category
dtype: object
#1000 times larger df
df = pd.concat([df]*1000).reset_index(drop=True)
df['coutry'] = pd.Categorical(pd.factorize(df.coutry)[0] + 1)
df['flag'] =  pd.factorize(df.flag)[0] + 1
print (df)
     coutry  flag
0         1     1
1         2     2
2         1     3
3         3     3
4         2     2
5         1     1
6         2     2
...
...

print (df['coutry'].nbytes)
5024

print (df['flag'].nbytes)
20000

如果需要转换回来,您可以通过词典click here值:

b = [list(x) for x in pd.factorize(df.coutry.drop_duplicates())]
d1 = dict(zip(b[0], b[1]))
print (d1)
{0: 'China', 1: 'Russia', 2: 'Britain'}

b = [list(x) for x in pd.factorize(df.flag.drop_duplicates())]
d2 = dict(zip(b[0], b[1]))
print (d2)
{0: 'red', 1: 'green', 2: 'yellow'}


df['coutry'] =  pd.Categorical(pd.factorize(df.coutry)[0])
df['flag'] =  pd.Categorical(pd.factorize(df.flag)[0])
print (df)
   coutry  flag
0       0     0
1       1     1
2       0     2
3       2     2
4       1     1

df['coutry'] = df.coutry.map(d1)
df['flag'] = df.flag.map(d2)
print (df)
    coutry    flag
0    China     red
1   Russia   green
2    China  yellow
3  Britain  yellow
4   Russia   green