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法律研究Pandas Series.factorize() 函数的基本操作是什么？
pandas Series.factorize() 方法用于将序列对象编码为枚举类型或分类变量。此方法生成序列数据的数值表示形式。
Series.factorize() 方法的输出是一个元组，它有两个元素，一个表示代码，另一个元素表示唯一值。
示例 1
在下面的示例中，我们将看到 series.factorize() 方法如何对序列对象的元素进行编码。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a series
s = pd.Series({'A':"aa", 'B':"bb", "C":"cc"})
print(s)
result = s.factorize()
print(result)解释
这里使用 Python 字典创建序列对象。
输出
输出如下所示：
A aa B bb C cc dtype: object (array([0, 1, 2], dtype=int32), Index(['aa', 'bb', 'cc'], dtype='object'))
在输出中，我们可以看到 Series.factorize() 函数已成功对序列对象“s”的数据进行了编码。
示例 2
在下面的示例中，我们将看到 series.factorize() 方法如何对包含缺失值的序列的元素进行编码。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a series
s = pd.Series([70, 52, None, 79, 34,], index= list('ijklm'))
print(s)
result = s.factorize()
print(result)输出
输出如下所示：
i 70.0 j 52.0 k NaN l 79.0 m 34.0 dtype: float64 (array([ 0, 1, -1, 2, 3], dtype=int32), Float64Index([70.0, 52.0, 79.0, 34.0], dtype='float64'))
正如我们在上面的输出块中看到的，Series.factorize() 方法已使用数值对给定序列对象的数据进行了编码。我们还可以观察到，缺失值已分配了数值 -1。
更新于: 2022年3月7日
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