Pandas将Pandas系列从字符串转换为唯一的整数ID

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas将字符串类型的Pandas系列转换为唯一的整数ID。这在数据处理和机器学习中是非常常见的需求，因为许多机器学习算法通常都需要数字特征作为输入。

背景

在许多情况下，我们经常需要处理分类变量。分类变量是指具有有限取值的变量，例如性别，颜色或国家等。在机器学习中，我们必须将这些分类变量转换为数字特征。但是，为了保留信息，我们不应该将它们映射为整数。相反，我们应该将每个取值映射为唯一的整数ID。

例如，在以下数据中，我们可以看到’age_group’列是一个分类变量，它列出了不同的年龄组。我们可以使用Pandas将这些年龄组转换为唯一的整数ID。

age_group
18-25
26-35
18-25
36-45
46-55
36-45

实现

使用Pandas实现这一过程非常简单，我们可以使用Pandas的factorize()方法为每个唯一值创建唯一的整数ID。

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'age_group': ['18-25', '26-35', '18-25', '36-45', '46-55', '36-45']})

# 将年龄组转换为唯一ID
df['age_group_id'] = df['age_group'].factorize()[0]

# 打印转换后的数据
print(df)

输出将是以下内容：

age_group	age_group_id
18-25	0
26-35	1
18-25	0
36-45	2
46-55	3
36-45	2

我们可以看到，每个年龄组都被映射到唯一的整数ID，这将有助于我们进一步处理数据。

高级实现

我们可以使用更高级的方法来将分类变量转换为数字特征。我们可以使用『独热编码』方法，将每个取值转换为一个二进制向量。每个二进制向量的长度等于分类变量中唯一值的数量。字典码法是一种实现独热编码的方法。

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'age_group': ['18-25', '26-35', '18-25', '36-45', '46-55', '36-45']})

# 使用scikit-learn将分类变量转换为数字特征
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

le = LabelEncoder()
df['age_group_id'] = le.fit_transform(df['age_group'])

#使用字典编码法将数字特征转换为二进制编码
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

dvec = DictVectorizer(sparse=False)
X = dvec.fit_transform(df.to_dict(orient='record'))

# 打印转换后的数据
print(X)

输出将是以下内容：

[[1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]]

我们现在有了一个2D矩阵，每个特征是分类变量中的一个唯一值，并且每个实例是一个二进制向量，表示该实例包含哪些唯一值。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas将分类变量转换为数字特征。我们了解到了使用简单的factorize()方法可以为每个唯一值创建唯一的整数ID。我们还学习了使用Scikit-Learn的LabelEncoder和DictVectorizer方法将分类变量转换为二进制编码。这些技术非常有用，可以在数据处理和机器学习中发挥巨大作用。