2017-03-03 2 views
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私はANNを介してデータを実行したいと私はユニークな番号をこれらのユニークな値を交換する必要がカテゴリ値

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

の下のようなパンダのデータフレームの悪魔を持っているために辞書を生成する方法。

私は以下の方法でそれらを置き換えることができるように、ユニークな値から辞書を作る必要があります。

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, 
} 

次に、列の値を辞書の値に置き換えます。

これを自動化する簡単な方法、または固有のカテゴリ値を自動的に識別し、それらを順次番号で置き換えるコードスニペットがあります。

答えて

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categoricalをお試しください:

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

データ型を使用すると、標準のベクトル化に固執する場合がありますことを意味し、まだかなり新しいです言った:

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) 
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どうもありがとうございました。それは本当に完璧に働いた。 –

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