pandas 将字符串映射为数字
在有些数据集中，有些数据变量用字符串表示，但为了方便处理，往往想转换为好处理的格式，这时候不一定要用one hot进行编码，也可以直接转成整数：
test_df["xx"] = pd.factorize(test_df["xx"])[0].astype(int)
但是这样映射的数字是从0开始的，如果有初始要求，可以对映射结果加上某个值，例如，把从0开始变为从15开始：
test_df["xx"] = test_df["xx"].add(15)
效果gift_cards["user_id"] = pd.factorize(gift_cards["user_id"])[0].astype(int)：
user_id item_id ratings time0 B001GXRQW0 APV13CM0919JD 1.0 12296448001 B001GXRQW0 A3G8U1G1V082SN 5.0 12294720002 B001GXRQW0 A11T2Q0EVTUWP 5.0 12294720003 B001GXRQW0 A9YKGBH3SV22C 5.0 12294720004 B001GXRQW0 A34WZIHVF3OKOL 1.0 1229472000... ... ... ... ...147189 B01H5PPJT4 A2K9WVQW9TLWNK 5.0 1536969600147190 B01H5PPJT4 A149ALSR6TPGF7 4.0 1536278400147191 B01H5PPJT4 A2Q066NZCQSCOR 5.0 1535500800147192 B01H5PPJT4 A1KJLWCW7XBS8I 5.0 1534550400147193 B01H5PPJT4 ANABUB0FRZXRM 5.0 1534204800
user_id item_id ratings time0 0 APV13CM0919JD 1.0 12296448001 0 A3G8U1G1V082SN 5.0 12294720002 0 A11T2Q0EVTUWP 5.0 12294720003 0 A9YKGBH3SV22C 5.0 12294720004 0 A34WZIHVF3OKOL 1.0 1229472000... ... ... ... ...147189 858 A2K9WVQW9TLWNK 5.0 1536969600147190 858 A149ALSR6TPGF7 4.0 1536278400147191 858 A2Q066NZCQSCOR 5.0 1535500800147192 858 A1KJLWCW7XBS8I 5.0 1534550400147193 858 ANABUB0FRZXRM 5.0 1534204800
pandas 将某一列的字符值转换为数字
使用map的方法就可以实现把某一列的字符类型的值转换为数字。
class_mapping = {'A':0, 'B':1}
data[class] = data[class].map(class_mapping)
首先定义一个字典，然后使用map方法就可以把某一列的字符类型的值转换为数字。
好了，这就是对使用pandas把某一列的字符值转换为数字的认识。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
