我有一個這樣的數(shù)據(jù)框：df = pd.DataFrame([{'A': 1, 'B': 'p'}, {'A': 1, 'B': 'q'}, {'A': 2, 'B': 'o'}, {'A': 3, 'B': 'p'}])df A B0 1 p1 1 q2 2 o3 3 p我可以用代碼正確編碼和解碼。le = LabelEncoder()df_encoded = pd.DataFrame(columns=df.columns)df_decoded = pd.DataFrame(columns=df.columns)for col in df.columns: df_encoded[col] = le.fit_transform(df[col])df_encoded A B0 0 11 0 22 1 03 2 1for col in df.columns: le = le.fit(df[col]) df_decoded[col] = le.inverse_transform(df_encoded[col])df_decoded A B0 1 p1 1 q2 2 o3 3 p 現(xiàn)在如果我有一個這樣的數(shù)據(jù)幀，我該如何編碼和解碼它？dj = pd.DataFrame([{'A': [1,2], 'B': 'p'}, {'A': 1, 'B': ['p','q']}, {'A': 2, 'B': 'o'}, {'A': 3, 'B': 'p'}])我想為 ['p','q'] 的每個單元格設置一個代碼，而不是 ['p','q'] 的代碼。
1 回答
鳳凰求蠱
TA貢獻1825條經(jīng)驗 獲得超4個贊
一種方法是將包含列表的單元格分解為單獨的行，然后應用 LabelEncoder，然后將這些行組合回列表：
df_encoded = pd.DataFrame()
df_decoded = pd.DataFrame()
def t1(z):
zz = pd.DataFrame([np.array(x).reshape(-1) for x in z.values.tolist()])
dt = zz.dtypes[0]
return (zz
.stack()
.reset_index(level=1, drop=True)
.to_frame(col)
.astype(dt))
def t2(z):
return z.groupby(level=0).apply(lambda x: np.squeeze(x.values.tolist()))
for col in dj.columns:
d = t1(dj[col])
d['x'] = le.fit_transform(d[col])
df_encoded[col] = t2(d['x'])
print(df_encoded)
for col in dj.columns:
d = t1(dj[col])
m = le.fit(d[col])
d = t1(df_encoded[col])
d['x'] = m.inverse_transform(d[col])
df_decoded[col] = t2(d['x'])
print(df_decoded)
輸出：
A B
0 [0, 1] 1
1 0 [1, 2]
2 1 0
3 2 1
A B
0 [1, 2] p
1 1 [p, q]
2 2 o
3 3 p
添加回答
舉報
0/150
提交
取消