pandas factorize() 因子化（枚举化）值

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因子化值是指将个一维的数据，由于在大量的重复值，可以解析成枚举值，这样我们就方便进行分辨。factorize 既可以用作顶层函数 pandas.factorize()，也可以用作Series.factorize() 和 Index.factorize() 方法。

基本方法

将一个方法进行因子化后将返回两个值，一个是因子化后的编码列表，一个是原数据的去重值列表：

codes, uniques = pd.factorize(['b', 'b', 'a', 'c', 'b'])
codes
# array([0, 0, 1, 2, 0])
uniques
# array(['b', 'a', 'c'], dtype=object)

排序

使用 sort=True 参数后将对唯一性进行排序，编码列表将继续与原值保持对应关系，但从值的大小上将体现出顺序。

codes, uniques = pd.factorize(['b', 'b', 'a', 'c', 'b'], sort=True)
codes
# array([1, 1, 0, 2, 1])
uniques
# array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

缺失值

缺失值不会出现在唯一值列表中，在编码中将为 -1：

codes, uniques = pd.factorize(['b', None, 'a', 'c', 'b'])
codes
# array([ 0, -1,  1,  2,  0])
uniques
# array(['b', 'a', 'c'], dtype=object)

枚举类型

Categorical 枚举类型也可以使用此方法：

cat = pd.Categorical(['a', 'a', 'c'], categories=['a', 'b', 'c'])
codes, uniques = pd.factorize(cat)
codes
# array([0, 0, 1])
uniques
# [a, c]
# Categories (3, object): [a, b, c]

应用到 Series

对 Series 操作后唯一值将生成一个 index 对象：

cat = pd.Series(['a', 'a', 'c'])
codes, uniques = pd.factorize(cat)
codes
# array([0, 0, 1])
uniques
# Index(['a', 'c'], dtype='object')

pandas factorize() 因子化（枚举化）值

基本方法

排序

缺失值

枚举类型

应用到 Series

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