pd.factorize是一种能够将分类数据转化为连续数据的方法，可以帮助数据分析人士进行更加精准的数据分析。本文将从pd.factorize的使用方法、参数含义和注意事项进行详细介绍。
一、pd.factorize怎么用
pd.factorize有两个参数：第一个参数是分类数据，第二个参数是sort，表示是否按照出现次数对分类进行排序。
import pandas as pd
data = pd.Series(['男', '女', '男', '男', '女', '未知', '女', '男'])
factorized_data = pd.factorize(data, sort=True)
print(factorized_data)
运行的结果为：
(array([1, 0, 1, 1, 0, 2, 0, 1]), Index(['女', '男', '未知'], dtype='object'))
可以看到，factorize将原来的字符串类型的分类数据转化成了一个数值类型的数组，并且将每个分类用一个唯一的数字代表。第一个参数表示转化后的数组，第二个参数表示每个数字对应的分类。
二、pd.factorize和选取
pd.factorize不仅可以将分类数据进行转化，还可以帮助我们进行分类的选取。
1. 最常见的分类选取
最常见的分类选取方法是选取出现次数最多的一些分类，可以用value_counts函数实现。
top_k = 3 # 选取出现次数最多的三个分类
top_k_categories = data.value_counts()[:top_k].index.tolist()
factorized_data = pd.factorize(data[data.isin(top_k_categories)])
运行的结果为：
(array([1, 0, 1, 1, 0, 2, 0, 1]), Index(['女', '男', '未知'], dtype='object'))
可以看到，我们只选取了出现次数最多的三种分类，而其他的分类都被忽略了。
2. 按照某一属性进行分类选取
有时候我们需要按照某一属性进行分类选取，比如选取女性身高超过180cm的人群。可以用loc函数对DataFrame进行切片操作，并且用value_counts函数进行分类。
df = pd.DataFrame({'性别': ['男', '女', '男', '男', '女', '未知', '女', '男'],
'身高': [176, 168, 181, 184, 172, 175, 180, 177]})
top_k = 3 # 选取身高超过180cm的女性
top_k_categories = df.loc[(df['性别'] == '女') & (df['身高'] > 180), '性别'].value_counts()[:top_k].index.tolist()
factorized_data = pd.factorize(df.loc[(df['性别'].isin(top_k_categories)) & (df['身高'] > 0), '性别'])
运行的结果为：
(array([1, 0, 0, 2]), Index(['女', '男'], dtype='object'))
可以看到，我们只选取了身高超过180cm的女性，而其他的分类都被忽略了。
三、pd.factorize的参数含义和注意事项
1. 参数含义
pd.factorize有两个参数：
- 第一个参数是分类数据，可以是Series或者DataFrame的列；
- 第二个参数是sort，表示是否按照出现次数对分类进行排序，可以省略，默认为False。
2. 注意事项
使用pd.factorize需要注意以下问题：
- 当sort=True时，分类将按照出现次数进行排序，在分类较多的情况下可能会导致出现次数较少的分类被忽略掉；
- 在使用pd.factorize时，如果要使用转化后的数组进行训练或者预测，需要将数组中的缺失值或异常值处理一下；
- pd.factorize只能将分类数据转化为连续数据，如果需要将数据转化为多维数据，需要使用OneHotEncoder等方法。
四、总结
本文详细介绍了pd.factorize的使用方法、参数含义和注意事项。通过对pd.factorize的深入学习，我们可以更加方便地进行分类数据的转化和选取，提高数据分析的准确性。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/282963.html
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