将熊猫系列从字符串转换为唯一的int id
我在系列中有一个类别变量。我想为每个唯一值分配整数ID，并使用ID创建一个新的系列，从而有效地将字符串变量转换为整数变量。最紧凑/最有效的方法是什么？
问题答案：
您可以使用pandas.factorize：
In [32]: s = pd.Series(['a','b','c'])
In [33]: labels, levels = pd.factorize(s)
In [35]: labels
Out[35]: array([0, 1, 2])
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问题内容： 我有一个带有ID号的大型数据框： 这些现在都是字符串。 我想转换为不使用循环-为此我使用。 问题是我的某些行包含无法转换为的脏数据，例如 如何（不使用循环）删除这些类型的事件，以便我可以放心使用？ 问题答案： 您需要向功能添加参数： 如果是列： 但非数字会转换为，因此所有值都是。 对于需要转换到一些值，例如，然后转换为： 样品： 编辑：如果使用0.25+大熊猫，则可以使用：
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我有这个“file.csv”文件要和熊猫一起读： 使用 输出为： 我知道，列是一个完整的字符串，因为： 我需要将其作为字符串列表来阅读，如。我尝试了这个问题中提供的解决方案，但没有成功，因为我的和字符实际上会把事情搞砸。 预期输出应为：
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我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，是一行23列。 我想把它转换成一个系列？我想知道做这件事最像蟒蛇的方式是什么？ 我试过pd。系列（我的结果），但它抱怨。它还没有聪明到意识到它仍然是数学术语中的“向量”。 谢谢！
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我有一个字段在熊猫DataFrame被导入为字符串格式。它应该是日期时间变量。如何将其转换为日期时间列，然后根据日期进行筛选。 示例： 数据帧名称：原始数据
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请考虑下表：对于每个代码，每一个状态都有一些值。 现在我想以这样的方式转置表，使成为列： 我不能让它工作，只转置那个特定的列。 在熊猫身上实现这一目标的好办法是什么？
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我有以下布尔值表： 我想创建一个具有相同索引的新数据帧，但每行都有前一列的前三个 True 列名。 如果一行少于三个真值，则新数据帧将具有空值。