Question

我有一个像下面这样的dafarame：

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/>

<uses-feature android:name="android.hardware.camera" />
<uses-feature android:name="android.hardware.camera.autofocus" />

我想为每个名称分配一个唯一的df Name1 Name2 0 John Jack 1 John Albert 2 Jack Eva 3 Albert Sara 4 Eva Sara。所以：

ID

Answer 1

首先用numpy.ravel展平值，然后用原始df整形，使用DataFrame构造函数并创建列名，最后join到原始：

df1 = pd.DataFrame(pd.factorize(df.values.ravel())[0].reshape(df.shape))
df1.columns = ['ID{}'.format(x+1) for x in range(len(df1.columns))]
print (df1)
   ID1  ID2
0    0    1
1    0    2
2    1    3
3    2    4
4    3    4

df = df.join(df1)
print (df)
    Name1   Name2  ID1  ID2
0    John    Jack    0    1
1    John  Albert    0    2
2    Jack     Eva    1    3
3  Albert    Sara    2    4
4     Eva    Sara    3    4

通过stack创建MultiIndex Series，通过factorize创建id，并为DataFrame unstack创建rename列，并由join添加到原始文件：

s = df.stack()
df = df.join(pd.Series(pd.factorize(s)[0], index=s.index)
               .unstack()
               .rename(columns=lambda x: x.replace('Name','ID')))
print (df)
    Name1   Name2  ID1  ID2
0    John    Jack    0    1
1    John  Albert    0    2
2    Jack     Eva    1    3
3  Albert    Sara    2    4
4     Eva    Sara    3    4

类似的选择：

s = df.stack()
s[:] = pd.factorize(s)[0]
df = df.join(s.unstack().rename(columns=lambda x: x.replace('Name','ID')))
print (df)
    Name1   Name2  ID1  ID2
0    John    Jack    0    1
1    John  Albert    0    2
2    Jack     Eva    1    3
3  Albert    Sara    2    4
4     Eva    Sara    3    4

Answer 2

如果哪个名字获取哪个数字并不重要，您也可以考虑

df.join(df.stack().astype('category').cat.codes.unstack() 
          .rename(columns=lambda c: c.replace('Name', 'ID')))

产生

    Name1   Name2  ID1  ID2
0    John    Jack    3    2
1    John  Albert    3    0
2    Jack     Eva    2    1
3  Albert    Sara    0    4
4     Eva    Sara    1    4

Python：如何为熊猫数据框条目分配唯一ID

2 个答案: