将数据框列值转换为数字答案

【问题标题】：convert dataframe columns value into digital number将数据框列值转换为数字
【发布时间】：2018-02-04 16:12:53
【问题描述】：

我的数据框列中有以下数据。如何将每个域名转换为数字号码？我尝试在 for 循环中使用替换。但是，由于我有1200多个unqie域名。我不想这样做似乎不是一个好主意

for i, v in np.ndenumerate(np.unique(df['domain'])):
    df['domain'] = df['domain'].replace(to_replace=[v], value=i[0]+1, inplace=True)

但它不起作用

data frame:
    type  domain
0    1     yahoo.com
1    1     google.com
2    0     google.com
3    0     aa.com
4    0     google.com
5    0     aa.com
6    1     abc.com
7    1     msn.com
8    1     abc.com
9    1     abc.com
....

我想转换成

    type  domain
0    1     1
1    1     2
2    0     2
3    0     3
4    0     2
5    0     3
6    1     4
7    1     5
8    1     4
9    1     4
....

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

让我们使用pd.factorize:

df.assign(domain=pd.factorize(df.domain)[0]+1)

输出：

   type  domain
0     1       1
1     1       2
2     0       2
3     0       3
4     0       2
5     0       3
6     1       4
7     1       5
8     1       4
9     1       4

【讨论】：

不错 :-) ~ !+1

【解决方案2】：

如果数字编号分配确实很重要，你可以试试这个

import pandas as pd 

df.domain.astype('category').cat.codes

Out[154]: 
0    4
1    2
2    2
3    0
4    2
5    0
6    1
7    3
8    1
9    1
dtype: int8

如果有问题，你可以试试

maplist=df[['domain']].drop_duplicates(keep='first').reset_index(drop=True).reset_index().set_index('domain')
maplist['index']=maplist['index']+1
df.domain=df.domain.map(maplist['index'])
   Out[177]: 
   type  domain
0     1       1
1     1       2
2     0       2
3     0       3
4     0       2
5     0       3
6     1       4
7     1       5
8     1       4
9     1       4

【讨论】：