🔢 Как заменить текстовые значения на числовые в pandas

Чтобы заменить текстовые значения на числовые в pandas, вы можете использовать метод replace(). Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем датафрейм с текстовыми значениями
df = pd.DataFrame({'Колонка':['Значение1', 'Значение2', 'Значение3']})

# Заменяем текстовые значения на числовые
df['Колонка'] = df['Колонка'].replace({'Значение1': 1, 'Значение2': 2, 'Значение3': 3})

print(df)

В данном примере создается датафрейм с колонкой, содержащей текстовые значения. Затем с помощью метода replace() текстовые значения заменяются на числовые. В результате выводится измененный датафрейм с числовыми значениями.

Как заменить текстовые значения на числовые в pandas

В библиотеке pandas для замены текстовых значений на числовые существует несколько методов. В этой статье мы рассмотрим несколько способов, которые помогут вам выполнить эту задачу.

1. Использование метода replace

Метод replace в pandas позволяет заменить значения в столбце или во всем датафрейме. Для замены текстовых значений на числовые, вам потребуется предварительно создать словарь, где ключом будет текстовое значение, а значением - числовое. Затем, вы можете передать этот словарь методу replace.

Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создание датафрейма с текстовыми значениями
data = {'Страна': ['Россия', 'США', 'Германия', 'Франция'],
        'Население': ['большое', 'среднее', 'среднее', 'маленькое']}
df = pd.DataFrame(data)

# Создание словаря для замены значений
replace_dict = {'большое': 3, 'среднее': 2, 'маленькое': 1}

# Замена значений с помощью метода replace
df['Население'] = df['Население'].replace(replace_dict)

# Вывод датафрейма с замененными значениями
print(df)

В результате выполнения кода, значения в столбце "Население" будут заменены на числовые значения: 3, 2 и 1.

2. Использование метода map

Метод map в pandas также позволяет заменить значения в столбце или во всем датафрейме. Однако, в отличие от метода replace, метод map требует, чтобы все заменяемые значения были указаны в словаре. Если в датафрейме есть значения, которых нет в словаре, то они останутся без изменений.

Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создание датафрейма с текстовыми значениями
data = {'Страна': ['Россия', 'США', 'Германия', 'Франция'],
        'Население': ['большое', 'среднее', 'среднее', 'маленькое']}
df = pd.DataFrame(data)

# Создание словаря для замены значений
replace_dict = {'большое': 3, 'среднее': 2, 'маленькое': 1}

# Замена значений с помощью метода map
df['Население'] = df['Население'].map(replace_dict)

# Вывод датафрейма с замененными значениями
print(df)

В результате выполнения кода, значения в столбце "Население" будут заменены на числовые значения: 3, 2 и 1.

3. Использование метода astype

Если значения в столбце являются категориями, то можно использовать метод astype для преобразования их в числовой формат, без необходимости создавать словарь для замены значений.

Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создание датафрейма с текстовыми значениями
data = {'Страна': ['Россия', 'США', 'Германия', 'Франция'],
        'Население': ['большое', 'среднее', 'среднее', 'маленькое']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразование столбца в числовой формат
df['Население'] = df['Население'].astype('category').cat.codes

# Вывод датафрейма с замененными значениями
print(df)

В результате выполнения кода, значения в столбце "Население" будут заменены на числовые значения: 0, 1 и 2.

4. Использование метода factorize

Метод factorize в pandas позволяет преобразовать уникальные значения в столбце в числовой формат. Он автоматически назначает числовые значения каждому уникальному значению. Этот метод возвращает два массива: первый массив содержит числовые значения, а второй массив содержит уникальные значения в порядке, соответствующем числовым значениям.

Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создание датафрейма с текстовыми значениями
data = {'Страна': ['Россия', 'США', 'Германия', 'Франция'],
        'Население': ['большое', 'среднее', 'среднее', 'маленькое']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразование столбца с помощью метода factorize
df['Население'] = pd.factorize(df['Население'])[0]

# Вывод датафрейма с замененными значениями
print(df)

В результате выполнения кода, значения в столбце "Население" будут заменены на числовые значения: 0, 1 и 2.

В этой статье мы рассмотрели несколько способов замены текстовых значений на числовые в библиотеке pandas. Вы можете выбрать подходящий метод в зависимости от вашей конкретной задачи.