詳解pd.factorize使用方法

pd.factorize是一種能夠將分類數據轉化為連續數據的方法，可以幫助數據分析人士進行更加精準的數據分析。本文將從pd.factorize的使用方法、參數含義和注意事項進行詳細介紹。

一、pd.factorize怎麼用

pd.factorize有兩個參數：第一個參數是分類數據，第二個參數是sort，表示是否按照出現次數對分類進行排序。

    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)

運行的結果為：

    (array([1, 0, 1, 1, 0, 2, 0, 1]), Index(['女', '男', '未知'], dtype='object'))

可以看到，factorize將原來的字元串類型的分類數據轉化成了一個數值類型的數組，並且將每個分類用一個唯一的數字代表。第一個參數表示轉化後的數組，第二個參數表示每個數字對應的分類。

二、pd.factorize和選取

pd.factorize不僅可以將分類數據進行轉化，還可以幫助我們進行分類的選取。

1. 最常見的分類選取

最常見的分類選取方法是選取出現次數最多的一些分類，可以用value_counts函數實現。

    top_k = 3  # 選取出現次數最多的三個分類

    top_k_categories = data.value_counts()[:top_k].index.tolist()

    factorized_data = pd.factorize(data[data.isin(top_k_categories)])

運行的結果為：

    (array([1, 0, 1, 1, 0, 2, 0, 1]), Index(['女', '男', '未知'], dtype='object'))

可以看到，我們只選取了出現次數最多的三種分類，而其他的分類都被忽略了。

2. 按照某一屬性進行分類選取

有時候我們需要按照某一屬性進行分類選取，比如選取女性身高超過180cm的人群。可以用loc函數對DataFrame進行切片操作，並且用value_counts函數進行分類。

    df = pd.DataFrame({'性別': ['男', '女', '男', '男', '女', '未知', '女', '男'],
                       '身高': [176, 168, 181, 184, 172, 175, 180, 177]})

    top_k = 3  # 選取身高超過180cm的女性

    top_k_categories = df.loc[(df['性別'] == '女') & (df['身高'] > 180), '性別'].value_counts()[:top_k].index.tolist()

    factorized_data = pd.factorize(df.loc[(df['性別'].isin(top_k_categories)) & (df['身高'] > 0), '性別'])

運行的結果為：

    (array([1, 0, 0, 2]), Index(['女', '男'], dtype='object'))

可以看到，我們只選取了身高超過180cm的女性，而其他的分類都被忽略了。

三、pd.factorize的參數含義和注意事項

1. 參數含義

pd.factorize有兩個參數：

• 第一個參數是分類數據，可以是Series或者DataFrame的列；
• 第二個參數是sort，表示是否按照出現次數對分類進行排序，可以省略，默認為False。

2. 注意事項

使用pd.factorize需要注意以下問題：

• 當sort=True時，分類將按照出現次數進行排序，在分類較多的情況下可能會導致出現次數較少的分類被忽略掉；
• 在使用pd.factorize時，如果要使用轉化後的數組進行訓練或者預測，需要將數組中的缺失值或異常值處理一下；
• pd.factorize只能將分類數據轉化為連續數據，如果需要將數據轉化為多維數據，需要使用OneHotEncoder等方法。

四、總結

本文詳細介紹了pd.factorize的使用方法、參數含義和注意事項。通過對pd.factorize的深入學習，我們可以更加方便地進行分類數據的轉化和選取，提高數據分析的準確性。