数据分析中常见的10种数据编码方式
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数值型数据编码
1 - 使用自定义函数 + 循环遍历
2 - 使用 map + 自定义函数
3 - 使用 apply + 匿名函数
4 - 使用cut
5 - 使用 sklearn 二值化
文本型数据编码
6 - 使用 replace
7 - 使用map
8 - 使用astype
9 - 使用 sklearn
10 - 使用factorize
在使用Python进行机器学习时，很多算法都需要我们对分类特征进行转换（编码），即根据某一列的值，新增（修改）一列。
这个操作在pandas中也有多种解决方案，本文就将介绍十种方法，代码拿走就用，希望你在遇到不同类型的数据时，可以灵活使用。
下面先创建用于示例的数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"Sex": pd.Series(['Male','Female','Male','Male','Male','Female','Male','Male','Female','Female']),
"Course Name": pd.Series(['Python','Java','C','Sql','Linux','Python','Python','Java','C','Php']),
"Score":[95,85,75,65,55,95,75,65,55,85]})
df
数值型数据编码
1 - 使用自定义函数 + 循环遍历
首先然是最简单，最笨的方法，自己写一个函数来转换数据，并用循环遍历，肯定就是一个def加一个for
df1 = df.copy()
def myfun(x):
if x>90:
return 'A'
elif x>=80 and x<90:
return 'B'
elif x>=70 and x<80:
return 'C'
elif x>=60 and x<70:
return 'D'
else:
return 'E'
df1['Score_Label'] = None
for i in range(len(df1)):
df1.iloc[i,3] = myfun(df1.iloc[i,2])
df1
这段代码，相信所有人都能看懂，简单好想但比较麻烦
有没有更简单的办法呢？pandas当然提供了很多高效的操作的函数，继续往下看。
2 - 使用 map + 自定义函数
现在，可以使用map来干掉循环（虽然本质上也是循环）
df2 = df.copy()
def mapfun(x):
if x>90:
return 'A'
elif x>=80 and x<90:
return 'B'
elif x>=70 and x<80:
return 'C'
elif x>=60 and x<70:
return 'D'
else:
return 'E'
df2['Score_Label'] = df2['Score'].map(mapfun)
df2 
3 - 使用 apply + 匿名函数
如果还想简洁代码，可以使用自定义函数+apply来干掉自定义函数(结果和上面是一致的，只不过这么写容易被打。)
df3 = df.copy()
df3['Score_Label'] = df3['Score'].apply(lambda x: 'A' if x > 90 else (
'B' if 90 > x >= 80 else ('C' if 80 > x >= 70 else ('D' if 70 > x >= 60 else 'E'))))
df3
4 - 使用cut
现在，让我们继续了解更高级的pandas函数，依旧是对 Score 进行编码，使用pd.cut，并指定划分的区间后，可以直接帮你分好组
df4 = df.copy()
bins = [0, 59, 70, 80, 100]
df4['Score_Label'] = pd.cut(df4['Score'], bins)
df4
也可以直接使用labels参数来修改对应组的名称，是不是方便多了
df4['Score_Label_new'] = pd.cut(df4['Score'], bins, labels=[
'low', 'middle', 'good', 'perfect'])
df4 
5 - 使用 sklearn 二值化
既然是和机器学习相关，sklearn肯定跑不掉，如果需要新增一列并判定成绩是否及格，就可以使用Binarizer函数，代码也是简洁好懂
from sklearn.preprocessing import Binarizer
df5 = df.copy()
binerize = Binarizer(threshold = 60)
trans = binerize.fit_transform(np.array(df1['Score']).reshape(-1,1))
df5['Score_Label'] = trans
df5 
文本型数据编码
下面介绍更常见的，对文本数据进行转换打标签。例如新增一列，将性别男、女分别标记为0、1
6 - 使用 replace
首先介绍replace，但要注意的是，上面说过的自定义函数相关方法依旧是可行的
df6 = df.copy()
df6['Sex_Label'] = df6['Sex'].replace(['Male','Female'],[0,1])
df6
上面是对性别操作，因为只有男女，所以可以手动指定0、1，但要是类别很多，也可以使用pd.value_counts()来自动指定标签，例如对Course Name列分组
df6 = df.copy()
value = df6['Course Name'].value_counts()
value_map = dict((v, i) for i,v in enumerate(value.index))
df6['Course Name_Label'] = df6.replace({'Course Name':value_map})['Course Name']
df6
7 - 使用map
额外强调的是，新增一列，一定要能够想到map
df7 = df.copy()
Map = {elem:index for index,elem in enumerate(set(df["Course Name"]))}
df7['Course Name_Label'] = df7['Course Name'].map(Map)
df7
8 - 使用astype
这个方法应该很多人不知道，这就属于上面提到的知乎问题，能实现的方法太多了
df8 = df.copy()
value = df8['Course Name'].astype('category')
df8['Course Name_Label'] = value.cat.codes
df8
9 - 使用 sklearn
同数值型一样，这种机器学习中的经典操作，sklearn一定有办法，使用LabelEncoder可以对分类数据进行编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df9 = df.copy()
le = LabelEncoder()
le.fit(df9['Sex'])
df9['Sex_Label'] = le.transform(df9['Sex'])
le.fit(df9['Course Name'])
df9['Course Name_Label'] = le.transform(df9['Course Name'])
df9
一次性转换两列也是可以的
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df9 = df.copy()
le = OrdinalEncoder()
le.fit(df9[['Sex','Course Name']])
df9[['Sex_Label','Course Name_Label']] = le.transform(df9[['Sex','Course Name']])
df9 
10 - 使用factorize
最后，再介绍一个小众但好用的pandas方法，我们需要注意到，在上面的方法中，自动生成的Course Name_Label列，虽然一个数据对应一个语言，因为避免写自定义函数或者字典，这样可以自动生成，所以大多是无序的。
如果我们希望它是有序的，也就是 Python 对应 0，Java对应1，除了自己指定，还有什么优雅的办法？这时可以使用factorize，它会根据出现顺序进行编码
df10 = df.copy()
df10['Course Name_Label'] = pd.factorize(df10['Course Name'])[0]
df10
结合匿名函数，我们可以做到对多列进行有序编码转换
df10 = df.copy()
cat_columns = df10.select_dtypes(['object']).columns
df10[['Sex_Label', 'Course Name_Label']] = df10[cat_columns].apply(
lambda x: pd.factorize(x)[0])
df10
以上就是数据分析中常用的10种编码方式，不同完全记住所有方法与细节，只需知道有这么个函数能完成这样操作，需要用时能想到，想到再来查就行