Pandas Series.factorize() 函数的基本操作是什么?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/10/12 4:22:17
Pandas Series.factorize() 方法用于将系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字表示形式。
Series.factorize() 方法的输出是一个元组，它包含两个元素，一个表示代码，另一个表示唯一值。
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。
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建序列
s = pd.Series({'A':"aa", 'B':"bb", "C":"cc"})
print(s)
result = s.factorize()
print(result)
解释
这里的序列对象是使用 Python 字典创建的。
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() 函数已成功对系列对象"s"的数据进行编码。
示例 2
在下面的示例中，我们将看到 series.factorize() 方法如何对序列中缺失值的元素进行编码。
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建序列
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() 方法已将给定系列对象的数据编码为数值。我们还可以观察到，缺失值已被赋值为数值 -1。
