Pandas에서 범주형 변수를 숫자로 변환하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame에서 범주형 변수를 숫자 변수로 변환할 수 있습니다.

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

다음 구문을 사용하여 DataFrame의 각 범주형 변수를 숫자 변수로 변환할 수도 있습니다.

 #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 ])

다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 범주형 변수를 숫자로 변환

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 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

다음 구문을 사용하여 “팀” 열을 숫자로 변환할 수 있습니다.

 #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

변환이 진행된 방법은 다음과 같습니다.

• 값이 ” A “인 각 팀은 0 으로 변환되었습니다.
• 값이 ” B “인 각 팀은 1 로 변환되었습니다.
• ” C ” 값을 가진 각 팀은 2 로 변환되었습니다.

예 2: 여러 범주형 변수를 숫자 값으로 변환

다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 다시 가정해 보겠습니다.

 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

다음 구문을 사용하여 DataFrame의 각 범주형 변수를 숫자 변수로 변환할 수 있습니다.

 #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

두 개의 범주형 열(팀 및 위치)은 모두 숫자로 변환되었지만 포인트 및 리바운드 열은 동일하게 유지되었습니다.

참고 : Pandas Factorize() 함수에 대한 전체 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas DataFrame 열을 문자열로 변환하는 방법
Pandas DataFrame 열을 정수로 변환하는 방법
Pandas DataFrame에서 문자열을 부동 소수점으로 변환하는 방법