pandas(二):factorize实现标称型数据数值化

2024-04-22 10:32

本文主要是介绍pandas(二):factorize实现标称型数据数值化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、factorize()

官网说明

This method is useful for obtaining a numeric representation of an array when all that matters is identifying distinct values. factorize is available as both a top-level function pandas.factorize(), and as a method Series.factorize() and Index.factorize().

pandas.factorize(values, sort=False, order=None, na_sentinel=-1, size_hint=None)
Encode input values as an enumerated type or categorical variable

Parameters:

values:sequence

A 1-D sequence. Sequences that aren’t pandas objects are coerced to ndarrays before factorization.

sort:bool, default False

Sort uniques and shuffle codes to maintain the relationship.

na_sentinel:int or None, default -1

Value to mark “not found”. If None, will not drop the NaN from the uniques of the values.

Changed in version 1.1.2.

size_hint:int, optional

Hint to the hashtable sizer.

Returns

codes:ndarray

An integer ndarray that’s an indexer into uniques. uniques.take(codes) will have the same values as values.

uniques:ndarray, Index, or Categorical

The unique valid values. When values is Categorical, uniques is a Categorical. When values is some other pandas object, an Index is returned. Otherwise, a 1-D ndarray is returned.

个人理解

factorize函数可以将Series中的标称型数据映射称为一组数字,相同的标称型映射为相同的数字。即它把字符串映射成的数字的规则是先看见的小,后看见的大。意思就是这一列的第一行,必定为0,第二行如果和第一行的取值不同,就为1,否则就是0.以此类推。factorize函数的返回值是一个tuple(元组),元组中包含两个元素。第一个元素是一个array,其中的元素是标称型元素映射为的数字;第二个元素是Index类型,其中的元素是所有标称型元素,没有重复。

python实例

这篇关于pandas(二):factorize实现标称型数据数值化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/925542

相关文章

Spring Boot 实现 IP 限流的原理、实践与利弊解析

《SpringBoot实现IP限流的原理、实践与利弊解析》在SpringBoot中实现IP限流是一种简单而有效的方式来保障系统的稳定性和可用性,本文给大家介绍SpringBoot实现IP限... 目录一、引言二、IP 限流原理2.1 令牌桶算法2.2 漏桶算法三、使用场景3.1 防止恶意攻击3.2 控制资源

springboot下载接口限速功能实现

《springboot下载接口限速功能实现》通过Redis统计并发数动态调整每个用户带宽,核心逻辑为每秒读取并发送限定数据量,防止单用户占用过多资源,确保整体下载均衡且高效,本文给大家介绍spring... 目录 一、整体目标 二、涉及的主要类/方法✅ 三、核心流程图解(简化) 四、关键代码详解1️⃣ 设置

Nginx 配置跨域的实现及常见问题解决

《Nginx配置跨域的实现及常见问题解决》本文主要介绍了Nginx配置跨域的实现及常见问题解决,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来... 目录1. 跨域1.1 同源策略1.2 跨域资源共享(CORS)2. Nginx 配置跨域的场景2.1

Python中提取文件名扩展名的多种方法实现

《Python中提取文件名扩展名的多种方法实现》在Python编程中,经常会遇到需要从文件名中提取扩展名的场景,Python提供了多种方法来实现这一功能,不同方法适用于不同的场景和需求,包括os.pa... 目录技术背景实现步骤方法一:使用os.path.splitext方法二:使用pathlib模块方法三

CSS实现元素撑满剩余空间的五种方法

《CSS实现元素撑满剩余空间的五种方法》在日常开发中,我们经常需要让某个元素占据容器的剩余空间,本文将介绍5种不同的方法来实现这个需求,并分析各种方法的优缺点,感兴趣的朋友一起看看吧... css实现元素撑满剩余空间的5种方法 在日常开发中,我们经常需要让某个元素占据容器的剩余空间。这是一个常见的布局需求

HTML5 getUserMedia API网页录音实现指南示例小结

《HTML5getUserMediaAPI网页录音实现指南示例小结》本教程将指导你如何利用这一API,结合WebAudioAPI,实现网页录音功能,从获取音频流到处理和保存录音,整个过程将逐步... 目录1. html5 getUserMedia API简介1.1 API概念与历史1.2 功能与优势1.3

Java实现删除文件中的指定内容

《Java实现删除文件中的指定内容》在日常开发中,经常需要对文本文件进行批量处理,其中,删除文件中指定内容是最常见的需求之一,下面我们就来看看如何使用java实现删除文件中的指定内容吧... 目录1. 项目背景详细介绍2. 项目需求详细介绍2.1 功能需求2.2 非功能需求3. 相关技术详细介绍3.1 Ja

使用Python和OpenCV库实现实时颜色识别系统

《使用Python和OpenCV库实现实时颜色识别系统》:本文主要介绍使用Python和OpenCV库实现的实时颜色识别系统,这个系统能够通过摄像头捕捉视频流,并在视频中指定区域内识别主要颜色(红... 目录一、引言二、系统概述三、代码解析1. 导入库2. 颜色识别函数3. 主程序循环四、HSV色彩空间详解

PostgreSQL中MVCC 机制的实现

《PostgreSQL中MVCC机制的实现》本文主要介绍了PostgreSQL中MVCC机制的实现,通过多版本数据存储、快照隔离和事务ID管理实现高并发读写,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录一 MVCC 基本原理python1.1 MVCC 核心概念1.2 与传统锁机制对比二 Postg

SpringBoot整合Flowable实现工作流的详细流程

《SpringBoot整合Flowable实现工作流的详细流程》Flowable是一个使用Java编写的轻量级业务流程引擎,Flowable流程引擎可用于部署BPMN2.0流程定义,创建这些流程定义的... 目录1、流程引擎介绍2、创建项目3、画流程图4、开发接口4.1 Java 类梳理4.2 查看流程图4