作者：小小明
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[’50万以上’, ’10万以下’, ’10万以下’, ’50万以上’, ’10万以下’, ’10万以下’, ’30-50万’, ’10-30万’]
按照以下关系生成编码：
- ’10万以下’ 1
- ’10-30万’ 2
- ’30-50万’ 3
- ’50万以上’ 4
对于这个基础问题，使用pandas至少有10种以上的方法去实现它，你能使用多少个API去实现，往往能体现你对Pandas方法的熟练程度，以后任何类似或更复杂的需求都不怕。下面我将演示较为常规的几种供大家复习pandas的语法。
注意：本文已经预设你掌握了pandas的全部语法，不会对基础详解。若发现对对某个API不熟悉，可查询官方文档复习。
数据构造
import pandas as pd
data = ['50万以上', '10万以下', '10万以下', '50万以上',
'10万以下', '10万以下', '30-50万', '10-30万']
cats = ['10万以下', '10-30万', '30-50万', '50万以上']
df = pd.DataFrame({"data": data})
df
data050万以上110万以下210万以下350万以上410万以下510万以下630-50万710-30万
解决方法
方法1：使用pandas自带的分类数据内部编码
df.data = df.data.astype('category').cat.set_categories(cats)
df["code1"] = df.data.cat.codes+1
为了避免对后续代码的影响，我们将原数据还原回字符串类型：
df.data = df.data.astype('str')
方法2：使用python字典查询匹配
先构造一个查询字典：
query_table = dict(zip(cats, range(1, len(cats)+1)))
query_table
{'10万以下': 1, '10-30万': 2, '30-50万': 3, '50万以上': 4}
然后开始循环查询：
df["code2"] = [query_table[x] for x in df.data]
方法3-4：使用Series的apply方法
df["code3"] = df.data.apply(lambda x: query_table[x])
字典内部方法可以传入切片：
df["code4"] = df.data.apply(query_table.__getitem__)
方法5：使用Series的map方法传入函数
map方法也可以传入函数的：
df["code5"] = df.data.map(query_table.__getitem__)
方法6：使用Series的map方法传入字典
map方法除了可以传入函数外，还支持直接传入替换字典：
df["code6"] = df.data.map(query_table)
方法7：使用Series的replace方法
replace方法也支持直接传入替换字典：
df["code7"] = df.data.replace(query_table)
replace方法还支持传入正则表达式，指定参数regex=True即可，但是被替换值不能像re模块一样可以传入函数并被调用。
方法8：使用Series的str处理器的replace方法传入正则替换方法
这个方法非常智障，正则替换函数只能返回字符串，最终还需要还原成数字类型。
展示这个方法只能为了让大家清楚Series的replace方法与str处理器的replace方法的区别：
df["code8"] = df.data.str.replace('.+', lambda m: str(query_table[m.group(0)]), regex=True).astype('int')
方法9：使用Index的get_indexer方法获取角标位置
query_index = pd.Index(cats)
df["code9"] = query_index.get_indexer(df.data)+1
方法10：使用Series进行批量查询
query_series = pd.Series(index=cats, data=range(1, len(cats)+1))
df["code10"] = query_series[df.data].values
才哥又补充了类似下面的两种的写法：
方法11：使用merge表连接
query_frame = query_series.to_frame()
df['code11'] = df[["data"]].merge(query_frame, how='left', left_on='data', right_index=True)[0]
方法12：使用join表连接
df['code12'] = df[["data"]].join(query_frame, on='data')[0]
完整代码测试：
df.data = df.data.astype('category').cat.set_categories(cats)
df["code1"] = df.data.cat.codes+1
df.data = df.data.astype('str')
query_table = dict(zip(cats, range(1, len(cats)+1)))
df["code2"] = [query_table[x] for x in df.data]
df["code3"] = df.data.apply(lambda x: query_table[x])
df["code4"] = df.data.apply(query_table.__getitem__)
df["code5"] = df.data.map(query_table.__getitem__)
df["code6"] = df.data.map(query_table)
df["code7"] = df.data.replace(query_table)
df["code8"] = df.data.str.replace('.+', lambda m: str(query_table[m.group(0)]), regex=True).astype('int')
query_index = pd.Index(cats)
df["code9"] = query_index.get_indexer(df.data)+1
query_series = pd.Series(index=cats, data=range(1, len(cats)+1))
df["code10"] = query_series[df.data].values
query_frame = query_series.to_frame()
df['code11'] = df[["data"]].merge(query_frame, how='left', left_on='data', right_index=True)[0]
df['code12'] = df[["data"]].join(query_frame, on='data')[0]
df
datacode1code2code3code4code5code6code7code8code9code10code11code12050万以上444444444444110万以下111111111111210万以下111111111111350万以上444444444444410万以下111111111111510万以下111111111111630-50万333333333333710-30万222222222222
可以看到上述所有方法均顺利生成了对应的编码。
本文展示的方法，仅仅只是抛砖引玉，相信读者们还可能能想出更多的处理办法，欢迎留言评论进行交流。
Original: https://blog.csdn.net/as604049322/article/details/117923826
Author: 小小明-代码实体
Title: Pandas基础|生成对应编码的N种方法
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