Question

我有一个数据集，其中有几列我希望将其从分类dtype转换为数字dtype。

我定义了以下功能：

def create_num_column(df,column):
    df[str(column)]=df[str(column)].astype('category')
    df[str(column)+'_cat']=df[str(column)].cat.codes

    dictionary{}.format(str(column)+'_cat')=dict(zip(df[column],df[str(column)+'_cat']))
    return dictionary{}.format(str(column)+'_cat')

我还希望该函数创建字典，这样我就能了解将哪个标签分配给哪个值。

这里的问题是由于我试图使用'。format（）'命名字典而引起的，并且显示出语法错误。

dictionary {}。format（str（column）+'_ cat'）= dict（zip（df.column，df [str（column）+'_ cat']））

> SyntaxError：语法无效

我知道这个特定的方法适用于字符串，但是有什么方法可以“自动化”变量的命名？

谢谢。

Answer 1

您不能“动态”命名变量，因此无需这样做。只需返回字典：

def create_num_column(df,column):
    df[str(column)]=df[str(column)].astype('category')
    df[str(column)+'_cat']=df[str(column)].cat.codes

    return dict(zip(df.column,df[str(column)+'_cat']))

（有一种方法可以在Python中用动态名称创建变量或更一般的对象，但这很少有用。）

使用'.format（）'类似物在Python中分配变量

1 个答案: