pandas 转换为文本类型_python – pandas将文本特征转换为数值

我可以通过使用df.astype()方法转换为’category’来转换pandas数据框中的所有文本功能,如下所示.但是我觉得类别难以使用(例如用于绘制数据),并且更愿意创建一个新的整数列

#convert all objects to categories

object_types = dataset.select_dtypes(include=['O'])

for col in object_types:

dataset['{0}_category'.format(col)] = dataset[col].astype('category')

我可以使用这个hack将文本转换为整数：

#convert all objects to int values

object_types = dataset.select_dtypes(include=['O'])

new_cols = {}

for col in object_types:

data_set = set(dataset[col].tolist())

data_indexed = {}

for i, item in enumerate(data_set):

data_indexed[item] = i

new_list = []

for item in dataset[col].tolist():

new_list.append(data_indexed[item])

new_cols[col]=new_list

for key, val in new_cols.items():

dataset['{0}_int_value'.format(key)] = val

但是有更好的(或现有的)方法吗？

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