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利用 Pandas 进行分类数据编码的十种方式

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最近在知乎上看到这样一个问题:

 

 

题主表示pandas用起来很乱,事实真的如此吗?本文就将先如何利用pandas来行数据转换/编码的十种方案,最后再回答这个问题。

 

其实这个操作在机器学习中十分常见,很多算法都需要我们对分类特征进行转换(编码),即根据某一列的值,新增(修改)一列。

 

为了方便理解,下面创建示例DataFrame:

 

 

数值型数据

 

让我们先来讨论连续型数据的转换,也就是根据Score列的值,来新增一列标签,即如果分数大于90,则标记为A,分数在80-90标记为B,以此类推。

 

自定义函数 + 循环遍历

 

首先当然是最简单,最笨的方法,自己写一个函数,并用循环遍历,那肯定就是一个def加一个for:

 

df1 = df.copy()
def myfun(x):
    if x>90:
        return 'A'
    elif x>=80 and x<90:
        return 'B'
    elif x>=70 and x<80:
        return 'C'
    elif x>=60 and x<70:
        return 'D'
    else:
        return 'E'
    
df1['Score_Label'] = None
for i in range(len(df1)):
    df1.iloc[i,3] = myfun(df1.iloc[i,2])

 

这段代码,相信所有人都能看懂,简单好想但比较麻烦

 

 

有没有更简单的办法呢?pandas当然提供了很多高效的操作的函数,继续往下看。

 

自定义函数 + map

 

现在,可以使用map来干掉循环(虽然本质上也是循环):

 

df2 = df.copy()
def mapfun(x):
    if x>90:
        return 'A'
    elif x>=80 and x<90:
        return 'B'
    elif x>=70 and x<80:
        return 'C'
    elif x>=60 and x<70:
        return 'D'
    else:
        return 'E'
df2['Score_Label'] = df2['Score'].map(mapfun)

 

结果是同样的:

 

 

自定义函数 + apply

 

如果还想简洁代码,可以使用自定义函数 + apply来干掉自定义函数:

 

df3 = df.copy()
df3['Score_Label'] = df3['Score'].apply(lambda x: 'A' if x > 90 else (
    'B' if 90 > x >= 80 else ('C' if 80 > x >= 70 else ('D' if 70 > x >= 60 else 'E'))))

 

结果和上面是一致的,只不过这幺写容易被打。

 

使用 pd.cut

 

现在,让我们继续了解更高级的pandas函数,依旧是对 Score 进行编码,使用pd.cut,并指定划分的区间后,可以直接帮你分好组:

 

df4 = df.copy()
bins = [0, 59, 70, 80, 100]
df4['Score_Label'] = pd.cut(df4['Score'], bins)

 

 

也可以直接使用labels参数来修改对应组的名称,是不是方便多了:

 

df4['Score_Label_new'] = pd.cut(df4['Score'], bins, labels=[
                                'low', 'middle', 'good', 'perfect'])

 

 

使用 sklearn 二值化

 

既然是和机器学习相关,sklearn肯定跑不掉,如果需要新增一列并判定成绩是否及格,就可以使用Binarizer函数,代码也是简洁好懂:

 

df5 = df.copy()
binerize = Binarizer(threshold = 60)
trans = binerize.fit_transform(np.array(df1['Score']).reshape(-1,1))
df5['Score_Label'] = trans

 

 

文本型数据

 

下面介绍更常见的,对文本数据进行转换打标签。例如新增一列,将性别男、女分别标记为0、1

 

使用 replace

 

首先介绍replace,但要注意的是,上面说过的自定义函数相关方法依旧是可行的:

 

df6 = df.copy()
df6['Sex_Label'] = df6['Sex'].replace(['Male','Female'],[0,1])

 

 

上面是对性别操作,因为只有男女,所以可以手动指定0、1,但要是类别很多,也可以使用pd.value_counts()来自动指定标签,例如对Course Name列分组:

 

df6 = df.copy()
value = df6['Course Name'].value_counts()
value_map = dict((v, i) for i,v in enumerate(value.index))
df6['Course Name_Label'] = df6.replace({'Course Name':value_map})['Course Name']

 

 

使用map

 

额外强调的是,新增一列,一定要能够想到map

 

df7 = df.copy()
Map = {elem:index for index,elem in enumerate(set(df["Course Name"]))}
df7['Course Name_Label'] = df7['Course Name'].map(Map)

 

 

使用astype

 

这个方法应该很多人不知道,这就属于上面提到的知乎问题,能实现的方法太多了:

 

df8 = df.copy()
value = df8['Course Name'].astype('category')
df8['Course Name_Label'] = value.cat.codes

 

 

使用 sklearn

 

同数值型一样,这种机器学习中的经典操作,sklearn一定有办法,使用LabelEncoder可以对分类数据进行编码:

 

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df9 = df.copy()
le = LabelEncoder()
le.fit(df9['Sex'])
df9['Sex_Label'] = le.transform(df9['Sex'])
le.fit(df9['Course Name'])
df9['Course Name_Label'] = le.transform(df9['Course Name'])

 

 

一次性转换两列也是可以的:

 

df9 = df.copy()
le = OrdinalEncoder()
le.fit(df9[['Sex','Course Name']])
df9[['Sex_Label','Course Name_Label']] = le.transform(df9[['Sex','Course Name']])

 

使用factorize

 

最后,再介绍一个小众但好用的pandas方法,我们需要注意到,在上面的方法中,自动生成的Course Name_Label列,虽然一个数据对应一个语言,因为避免写自定义函数或者字典,这样可以自动生成,所以大多是无序的。

 

如果我们希望它是有序的,也就是 Python 对应 0,Java对应1,除了自己指定,还有什幺优雅的办法?这时可以使用factorize,它会根据出现顺序进行编码:

 

df10 = df.copy()
df10['Course Name_Label'] = pd.factorize(df10['Course Name'])[0]

 

 

结合匿名函数,我们可以做到对多列进行有序编码转换

 

df10 = df.copy()
cat_columns = df10.select_dtypes(['object']).columns
df10[['Sex_Label', 'Course Name_Label']] = df10[cat_columns].apply(
    lambda x: pd.factorize(x)[0])

 

 

总结

 

至此,我要介绍的十种pandas数据编码的方法就分享完毕,代码拿走修改变量名就能用。

 

现在回到文章开头的问题,如果你觉得pandas用起来很乱,说明你可能还未对pandas有一个全面且彻底的了解。

 

其实就像本文介绍数据编码转换一样,确实有很多方法可以实现显得很乱,但学习pandas的正确姿势就是应该把它当成字典来学,不必记住所有方法与细节,你只需知道有这幺个函数能完成这样操作,需要用时能想到,想到再来查就行。

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