Question

所以我的str列表是：

col = ['cat1','cat2','cat3']

我想转换成int列表，如：

col = [0,1,2]

我试过了：

col=pd.Series(col)
col=pd.to_numeric(col)

但它给出了错误：

无法解析字符串＆＃34; cat1＆＃34;在第0位

Answer 1

In [4719]: pd.Series(col).astype('category').cat.codes
Out[4719]:
0    0
1    1
2    2
dtype: int8

或者，

In [4726]: pd.Series(pd.factorize(col)[0])
Out[4726]:
0    0
1    1
2    2
dtype: int64

或者，

In [4738]: np.unique(col, return_inverse=True)[1]
Out[4738]: array([0, 1, 2], dtype=int64)

或者，

In [4739]: pd.Categorical(col).codes
Out[4739]: array([0, 1, 2], dtype=int8)

如果您需要列表，请最后使用.tolist()。

Answer 2

使用factorize：

a = list(range(len(col)))
[0, 1, 2]

如果不是重复值：

col

如果将col = ['cat4','cat2','cat3', 'cat2'] print (pd.factorize(col)[0].tolist()) [0, 1, 2, 1]更改为：

，它也很有用

col = ['cat4','cat2','cat3', 'cat2']
a = list(range(len(col)))
print (a)
[0, 1, 2, 3]

使用第二种解决方案获得不同的输出：

private void ReplyToMail(Outlook.MailItem mailItem)
{
  //mailItem is the mail you wand to reply to
   Outlook.MailItem replyMail = mailItem.Reply();
  //you can use replyAll insted
   replyMail.Body = "the mail body text";
   ((Outlook._MailItem)replyMail).Send();
}

Answer 3

您也可以使用col = ['cat1','cat2','cat3', 'cat2'] col=pd.Series(col) col.groupby(col).ngroup()即

col.groupby(col).ngroup().tolist()
[0, 1, 2, 1]

0    0
1    1
2    2
3    1
dtype: int64

如果您需要清单，那么

pthread_t

将str列表转换为int列表

3 个答案: