如何生成字典分类值

Question

我有一个熊猫数据帧恶魔像下面

df.wlan_mgt_fixed_reason_code.unique() 
= array(['?', '0x0002', '0x0003', ..., '0x0c3c', '0xbf17', '0x4cee'], dtype=object) 

我需要的唯一编号来代替这些独特的价值观，我想通过一个神经网络来运行数据。

我需要一本字典唯一值的，这样我可以在下面的方式取而代之。

di = 
{ 
"0x0002" : 2, 
"0x0003" : 3, 
"0x0001" : 4, 
"0x0006" : 5, 
"0x0007" : 6, 
"0x0008" : 7, 
"0x944f" : 8, 
"0xda64" : 9, 
"0x7415" : 10, 
"0x64d7" : 11, 
"0x130d" : 12, 
"0x39a1" : 13, 
"0x5df0" : 14, 
"0xc87e" : 15, 
"0x744f" : 16, 
"0x7983" : 17, 
"0x0632" : 18, 
"0x3922" : 19, 
"0x2c60" : 20, 
"0xa5d9" : 21, 
"0x02b8" : 22, 
"0x71c4" : 23, 
"0x0c3c" : 24, 
"0xbf17" : 25, 
"0x4cee" : 1, 
} 

然后用字典值替换列。

有一个简单的方法来自动完成这个，或者一个代码段自动识别独特的分类值与序列号替换它们。

Answer 1

尝试categorical：

df.wlan_mgt_fixed_reason_code = df.wlan_mgt_fixed_reason_code.astype('category') 

在于所述的数据类型还是蛮新的，这意味着你可能要坚持使用一个标准的矢量器：

uniqs = list(df.wlan_mgt_fixed_reason_code.unique()) 
uniq_dict = {uniqs[x]: x for x in range(len(uniqs))} 
df.wlan_mgt_fixed_reason_code = df.wlan_mgt_fixed_reason_code.replace(uniq_dict)