在 Pandas 中将数值转换为分类值

Question

我正在尝试将特定列的所有值从数字转换为分类。

我的列目前包含 2 个值，0 和 1，我想更改它，以便 0 成为字符串值 'TypeA'，1 成为字符串值 'TypeB'

我曾尝试像这样映射我的专栏，但没有奏效：

test['target'] = test['target'].map(str)
type_mapping2 = {0 : 'TypeA', 1 : 'TypeB'}
test = test.applymap(lambda s: type_mapping2.get(s) if s in type_mapping else s)
test.head()

目标列仍然这样显示：

test['target'].describe
<bound method NDFrame.describe of 0       1
1       1
2       1
3       1
4       0
5       1

当我想这样出现时：

<bound method NDFrame.describe of 0       1
1       TypeB
2       TypeB    
3       TypeB
4       TypeA
5       TypeB

Answer 1

使用Series.map:

考虑 df:

In [532]: df
Out[532]: 
   col
0    1
1    1
2    1
3    0
4    1

In [533]: type_mapping2 = {0 : 'TypeA', 1 : 'TypeB'}

In [535]: df['col'] = df['col'].map(type_mapping2)

In [536]: df
Out[536]: 
     col
0  TypeB
1  TypeB
2  TypeB
3  TypeA
4  TypeB

Answer 2

如果您想在新列中查看地图，可以尝试另一种方法 -

>>> df
   col
0    1
1    1
2    1
3    0
4    1
>>> type_map = {0: 'TypeA', 1: 'TypeB'}
>>> df['type_map'] = df['col'].map(type_map) # new col to be named 'type_map'
>>> df
   col type_map
0    1    TypeB
1    1    TypeB
2    1    TypeB
3    0    TypeA
4    1    TypeB

在 Pandas 中将数值转换为分类值

Converting Numerical Values to Categorical in Pandas

python

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dataframe

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