كيفية تحويل متغير قاطع إلى رقمي في pandas

يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لتحويل متغير فئوي إلى متغير رقمي في pandas DataFrame:

 df[' column_name '] = pd. factorize (df[' column_name '])[0]

يمكنك أيضًا استخدام بناء الجملة التالي لتحويل كل متغير فئوي في DataFrame إلى متغير رقمي:

 #identify all categorical variables
cat_columns = df. select_dtypes ([' object ']). columns

#convert all categorical variables to numeric
df[cat_columns] = df[cat_columns]. apply ( lambda x: pd.factorize (x)[ 0 ])

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

المثال 1: تحويل متغير فئوي إلى رقمي

لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالية:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'C'],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 13],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 10]})

#view DataFrame
df

team position points rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 B G 9 6
4 B F 12 6
5 B C 9 5
6 C G 9 9
7 C F 4 12
8 C C 13 10

يمكننا استخدام الصيغة التالية لتحويل عمود “الفريق” إلى عمود رقمي:

 #convert 'team' column to numeric
df[' team '] = pd. factorize (df[' team '])[ 0 ]

#view updated DataFrame
df

team position points rebounds
0 0 G 5 11
1 0 G 7 8
2 0 F 7 10
3 1 G 9 6
4 1 F 12 6
5 1 C 9 5
6 2 G 9 9
7 2 F 4 12
8 2 C 13 10

وإليك كيف تم التحويل:

• تم تحويل كل فريق له قيمة ” A ” إلى 0 .
• تم تحويل كل فريق كانت قيمته ” B ” إلى 1 .
• تم تحويل كل فريق لديه قيمة ” C ” إلى 2 .

المثال 2: تحويل المتغيرات الفئوية المتعددة إلى قيم عددية

لنفترض مرة أخرى أن لدينا DataFrame الباندا التالية:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'C'],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 13],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 10]})

#view DataFrame
df

        team position points rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 B G 9 6
4 B F 12 6
5 B C 9 5
6 C G 9 9
7 C F 4 12
8 C C 13 10

يمكننا استخدام بناء الجملة التالي لتحويل كل متغير فئوي في DataFrame إلى متغير رقمي:

 #get all categorical columns
cat_columns = df. select_dtypes ([' object ']). columns

#convert all categorical columns to numeric
df[cat_columns] = df[cat_columns]. apply ( lambda x: pd.factorize (x)[ 0 ])

#view updated DataFrame
df

	team position points rebounds
0 0 0 5 11
1 0 0 7 8
2 0 1 7 10
3 1 0 9 6
4 1 1 12 6
5 1 2 9 5
6 2 0 9 9
7 2 1 4 12
8 2 2 13 10

لاحظ أن العمودين التصنيفيين (الفريق والمركز) قد تم تحويلهما إلى أرقام بينما ظل عمودا النقاط والمرتدات كما هو.

ملاحظة : يمكنك العثور على الوثائق الكاملة لوظيفة pandas Factorize() هنا .

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في الباندا:

كيفية تحويل أعمدة Pandas DataFrame إلى سلاسل
كيفية تحويل أعمدة Pandas DataFrame إلى عدد صحيح
كيفية تحويل السلاسل إلى تعويم في Pandas DataFrame