pandas，如何将任何包含单词的列转换为数字（即映射它们）？答案

【问题标题】：pandas, how to convert any columns which contain words into numbers (i,e, map them)?pandas，如何将任何包含单词的列转换为数字（即映射它们）？
【发布时间】：2019-07-29 13:35:41
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含公司名称、价格、买卖、数量等列。我想将任何包含字符串的列转换为数值。 IE。映射说买= 1，卖= 2等。理想情况下，我想创建一个函数来执行此操作。

我知道我可以使用：

df['company_value'] = df['company_name'].rank(method='dense', ascending=False).astype(int)

但是我如何创建一个函数来将包含字符串/单词的任何列映射到映射？

【问题讨论】：

我们能否获得一个样本输入和输出数据，以便我们可以复制和解决这个问题？

标签： python-3.x pandas mapping

【解决方案1】：

使用EddyG的样本数据

df = pd.DataFrame(np.array(['monday','tuesday','wednesday','monday','thursday','monday','friday','monday','saturday','sunday']),columns=['G'])

你可以简单地使用

map_dict = dict(enumerate(df.G.unique()))

给你

{0: 'monday',
 1: 'tuesday',
 2: 'wednesday',
 3: 'thursday',
 4: 'friday',
 5: 'saturday',
 6: 'sunday'}

【讨论】：

【解决方案2】：

编辑：由以下 Josh Friedlander 的响应触发。我喜欢他的角度，但他的映射方式错误。使用这个想法：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.array(['monday','tuesday','wednesday','monday','thursday','monday','friday','monday','saturday','sunday']),columns=['G'])

def mapDFcol(df,colName):

    map_dict = dict([[j,i] for i,j in enumerate(df.loc[:,colName].unique())])

    df[colName+'map'] = [map_dict[i] for i in df.loc[:,colName] ]


    return df



mapDFcol(df,'G')

【讨论】：