Pandas: factorize()를 사용하여 문자열을 숫자로 인코딩하는 방법

pandas Factorize() 함수를 사용하여 문자열을 숫자 값으로 인코딩할 수 있습니다.

다음 메서드를 사용하여 pandas DataFrame의 열에 Factorize() 함수를 적용할 수 있습니다.

방법 1: 열 인수분해

 df[' col1 '] = pd. factorize (df[' col '])[0]

방법 2: 요인별 열

 df[[' col1 ', ' col3 ']] = df[[' col1 ', ' col3 ']]. apply ( lambda x: pd.factorize (x)[ 0 ])

방법 3: 모든 열 인수분해

 df = df. apply ( lambda x: pd.factorize (x)[ 0 ])

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' conf ': ['West', 'West', 'East', 'East'],
                   ' team ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                   ' position ': ['Guard', 'Forward', 'Guard', 'Center'] })

#view DataFrame
df

   conf team position
0 West A Guard
1 West B Forward
2 East C Guard
3 East D Center

예 1: 열 인수분해

다음 코드는 DataFrame에서 열을 인수분해하는 방법을 보여줍니다.

 #factorize the conf column only
df[' conf '] = pd. factorize (df[' conf '])[ 0 ]

#view updated DataFrame
df

	conf team position
0 0 A Guard
1 0 B Forward
2 1 C Guard
3 1 D Center

‘conf’ 열만 인수분해되었습니다.

“West”였던 모든 값은 이제 0이고 “East”였던 모든 값은 이제 1입니다.

예 2: 요인별 열

다음 코드는 DataFrame에서 특정 열을 인수분해하는 방법을 보여줍니다.

 #factorize conf and team columns only
df[[' conf ', ' team ']] = df[[' conf ', ' team ']]. apply ( lambda x: pd.factorize (x)[ 0 ])

#view updated DataFrame
df

        conf team position
0 0 0 Guard
1 0 1 Forward
2 1 2 Guard
3 1 3 Center

“conf” 및 “team” 열이 모두 고려되었습니다.

예 3: 모든 열을 인수분해

다음 코드는 DataFrame의 모든 열을 인수분해하는 방법을 보여줍니다.

 #factorize all columns
df = df. apply ( lambda x: pd.factorize (x)[ 0 ])

#view updated DataFrame
df

     conf team position
0 0 0 0
1 0 1 1
2 1 2 0
3 1 3 2

모든 열이 인수분해되었습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas DataFrame 열을 문자열로 변환하는 방법
Pandas에서 범주형 변수를 숫자로 변환하는 방법
Pandas DataFrame 열을 정수로 변환하는 방법