Python | Pandas series . factorize()
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熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。
熊猫 **Series.factorize()**函数将对象编码为枚举类型或分类变量。当重要的是识别不同的值时，此方法对于获取数组的数字表示很有用。
语法: Series.factorize(sort=False，na_sentinel=-1)
参数: 排序:排序 uniques 和 shuffle 标签保持关系。 na_sentinel : 值标记为“未找到”。
返回: 标签:数组 唯一:数组、索引或分类
示例#1: 使用Series.factorize()函数对给定序列对象的底层数据进行编码。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', None, 'Rio'])
# Create the Index
sr.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5']
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们使用Series.factorize()函数对给定序列对象的底层数据进行编码。
# encode the values
result = sr.factorize()
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.factorize()函数已经成功地对给定序列对象的底层数据进行了编码。请注意，丢失的值已被指定为代码-1。
例 2 : 使用Series.factorize()函数对给定序列对象的底层数据进行编码。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([80, 25, 3, 80, 24, 25])
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们将使用Series.factorize()函数对给定序列对象的底层数据进行编码。
# encode the values
result = sr.factorize()
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.factorize()函数已经成功地对给定序列对象的底层数据进行了编码。
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