Pandas'ta kategorik bir değişken sayısala nasıl dönüştürülür?

Pandas DataFrame’de kategorik bir değişkeni sayısal bir değişkene dönüştürmek için aşağıdaki temel sözdizimini kullanabilirsiniz:

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

Bir DataFrame’deki her kategorik değişkeni sayısal bir değişkene dönüştürmek için aşağıdaki sözdizimini de kullanabilirsiniz:

 #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 ])

Aşağıdaki örnekler bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: Kategorik Bir Değişkeni Sayısala Dönüştürme

Aşağıdaki pandalara sahip olduğumuzu varsayalım DataFrame:

 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

“Takım” sütununu sayısala dönüştürmek için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #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

Dönüşüm şu şekilde gerçekleşti:

• ” A ” değerine sahip olan her takım 0’a dönüştürüldü.
• “ B ” değerine sahip olan her takım 1’e dönüştürüldü.
• “ C ” değerine sahip olan her takım 2’ye dönüştürüldü.

Örnek 2: Birden Çok Kategorik Değişkeni Sayısal Değerlere Dönüştürme

Tekrar aşağıdaki panda DataFrame’e sahip olduğumuzu varsayalım:

 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

DataFrame’deki her kategorik değişkeni sayısal bir değişkene dönüştürmek için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #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

İki kategorik sütunun (takım ve pozisyon) her ikisinin de sayılara dönüştürüldüğünü ancak puan ve ribaund sütunlarının aynı kaldığını unutmayın.

Not : Pandas Factorize() işlevinin tam belgelerini burada bulabilirsiniz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandas DataFrame sütunlarını dizelere dönüştürme
Pandas DataFrame sütunlarını tam sayıya dönüştürme
Pandas DataFrame’de dizeleri kayan hale nasıl dönüştürebilirim?