Python Pandas factorize方法用法及代碼示例

例子

基本用法

codes, uniques = pd.factorize(["B", "A", "A", "C", "B"])
print("codes:", codes)
print("uniques:", uniques)



codes: [0 1 1 2 0]
uniques: ['B' 'A' 'C']

請注意以下事項：

• codes 數組將輸入數組中的值映射到 uniques 數組。

• 唯一值按照它們在輸入數組中出現的順序進行排序。

您可以使用 codes 和 uniques 重新創建輸入數組，如下所示：

uniques[codes]



array(['B', 'A', 'A', 'C', 'B'], dtype=object)

指定排序

默認情況下， sort=False ，這意味著返回的唯一值數組未排序。

要對唯一值數組進行排序，請像這樣設置sort=True：

codes, uniques = pd.factorize(["B", "A", "A", "C", "B"], sort=True)
print("codes:", codes)
print("uniques:", uniques)



codes: [1 0 0 2 1]
uniques: ['A' 'B' 'C']

請注意 uniques 的排序方式，codes 數組也反映了這一點。

指定na_sentinel

默認情況下，NaN 值在 codes 數組中標記為 -1：

codes, uniques = pd.factorize(["B", np.NaN, "A", "C", "B"])
print("codes:", codes)
print("uniques:", uniques)



codes: [ 0 -1  1  2  0]
uniques: ['B' 'A' 'C']

我們可以通過傳入 na_sentinel 來選擇自己的值，如下所示：

codes, uniques = pd.factorize(["B", np.NaN, "A", "C", "B"], na_sentinel=50)
print("codes:", codes)
print("uniques:", uniques)



codes: [ 0 50  1  2  0]
uniques: ['B' 'A' 'C']